MEAT: Median-Ensemble Adversarial Training for Improving Robustness and Generalization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Hu, Zhaozhe, Yin, Jia-Li, Chen, Bin, Lin, Luojun, Chen, Bo-Hao, Liu, Ximeng |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
SemiAdv: Query-Efficient Black-Box Adversarial Attack with Unlabeled Images
von: Fan, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fan, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Adversarial Energy-Based Model via Diffusion Process
von: Geng, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Geng, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Boosting Adversarial Transferability via Ensemble Non-Attention
von: Zou, Yipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zou, Yipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamic Label Adversarial Training for Deep Learning Robustness Against Adversarial Attacks
von: Liu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarially Robust Industrial Anomaly Detection Through Diffusion Model
von: Cao, Yuanpu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cao, Yuanpu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Flow Models
von: Lin, Shanchuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Shanchuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Corruption-Aware Training of Latent Video Diffusion Models for Robust Text-to-Video Generation
von: Maduabuchi, Chika, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Maduabuchi, Chika, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Adversarial Robustness via Uncertainty-Aware Distributional Adversarial Training
von: Dong, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dong, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Compositional Adversarial Training for Robust Visual Watermarking
von: Satheesh, Anirudh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Satheesh, Anirudh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Continuous Adversarial Flow Models
von: Lin, Shanchuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lin, Shanchuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SOLAR: Switchable Output Layer for Accuracy and Robustness in Once-for-All Training
von: Tareen, Shaharyar Ahmed Khan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tareen, Shaharyar Ahmed Khan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving Accuracy-robustness Trade-off via Pixel Reweighted Adversarial Training
von: Zhang, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improved Diffusion-based Generative Model with Better Adversarial Robustness
von: Wang, Zekun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zekun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Language-Driven Anchors for Zero-Shot Adversarial Robustness
von: Li, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Narrowing Class-Wise Robustness Gaps in Adversarial Training
von: Amerehi, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Amerehi, Fatemeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DAT: Improving Adversarial Robustness via Generative Amplitude Mix-up in Frequency Domain
von: Li, Fengpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Fengpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Adversarial Robustness of Attribution via Implicit Regularization
von: Mehrpanah, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mehrpanah, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Intriguing Frequency Interpretation of Adversarial Robustness for CNNs and ViTs
von: Chen, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RANSAC Revisited: An Improved Algorithm for Robust Subspace Recovery under Adversarial and Noisy Corruptions
von: Chen, Guixian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Guixian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving Fast Adversarial Training Paradigm: An Example Taxonomy Perspective
von: Gui, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gui, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Boosting Adversarial Training via Fisher-Rao Norm-based Regularization
von: Yin, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yin, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Boosting the Robustness-Accuracy Trade-off of SNNs by Robust Temporal Self-Ensemble
von: Wang, Jihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sparse Representations Improve Adversarial Robustness of Neural Network Classifiers
von: Steunou, Killian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Steunou, Killian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RegMix: Adversarial Mutual and Generalization Regularization for Enhancing DNN Robustness
von: Liu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Expanding the Role of Diffusion Models for Robust Classifier Training
von: Huang, Pin-Han, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Pin-Han, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adversarial Example Defense via Perturbation Grading Strategy
von: Zhu, Shaowei, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zhu, Shaowei, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Improving Generalization of Universal Adversarial Perturbation via Dynamic Maximin Optimization
von: Zhang, Yechao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yechao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Contrastive Adversarial Training for Unsupervised Domain Adaptation
von: Chen, Jiahong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Jiahong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Ensembling with No Overhead for either Training or Testing: The All-Round Blessings of Dynamic Sparsity
von: Liu, Shiwei, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Liu, Shiwei, et al.
Veröffentlicht: (2021)
FAIR-TAT: Improving Model Fairness Using Targeted Adversarial Training
von: Medi, Tejaswini, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Medi, Tejaswini, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Generative Adversarial Networks with Self-Distillation
von: Nowinowski, Antoni, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nowinowski, Antoni, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Robust Spiking Neural Networks:Mitigating Heterogeneous Training Vulnerability via Dominant Eigencomponent Projection
von: Zhang, Desong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Desong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial-Robust Transfer Learning for Medical Imaging via Domain Assimilation
von: Chen, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Robustness and Reliability in Medical Image Classification with Latent-Guided Diffusion and Nested-Ensembles
von: Shen, Xing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shen, Xing, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Nested Annealed Training Scheme for Generative Adversarial Networks
von: Wan, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wan, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Hybrid Training and Self-Adversarial Distillation: Towards Robust Edge Networks
von: Qiao, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qiao, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Experts: the Effect of Adversarial Training on CNNs with Sparse Mixture-of-Experts Layers
von: Pavlitska, Svetlana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pavlitska, Svetlana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Fair Class-wise Robustness: Class Optimal Distribution Adversarial Training
von: Zhi, Hongxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhi, Hongxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Robust Few-Shot Ensemble Learning with Focal Diversity-Based Pruning
von: Tekin, Selim Furkan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tekin, Selim Furkan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LTD: Low Temperature Distillation for Gradient Masking-free Adversarial Training
von: Chen, Erh-Chung, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Chen, Erh-Chung, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Ähnliche Einträge
-
SemiAdv: Query-Efficient Black-Box Adversarial Attack with Unlabeled Images
von: Fan, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Improving Adversarial Energy-Based Model via Diffusion Process
von: Geng, Cong, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Boosting Adversarial Transferability via Ensemble Non-Attention
von: Zou, Yipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Dynamic Label Adversarial Training for Deep Learning Robustness Against Adversarial Attacks
von: Liu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Adversarially Robust Industrial Anomaly Detection Through Diffusion Model
von: Cao, Yuanpu, et al.
Veröffentlicht: (2024)