Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Mitkiy, Alan, Smith, James, wong, Myungseo, Satou, Hana, Tanaka, Hiroshi, Johnson, Emily |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2506.04263 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Disentangled Geometric Alignment with Adaptive Contrastive Perturbation for Reliable Domain Transfer
von: Collins, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Collins, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On the Mechanisms of Adversarial Data Augmentation for Robust and Adaptive Transfer Learning
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fusing Physics-Driven Strategies and Cross-Modal Adversarial Learning: Toward Multi-Domain Applications
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Geometrically Regularized Transfer Learning with On-Manifold and Off-Manifold Perturbation
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamic Modality Scheduling for Multimodal Large Models via Confidence, Uncertainty, and Semantic Consistency
von: Tanaka, Hiroshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tanaka, Hiroshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GAMA: Geometry-Aware Manifold Alignment via Structured Adversarial Perturbations for Robust Domain Adaptation
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning to Fuse: Modality-Aware Adaptive Scheduling for Robust Multimodal Foundation Models
von: Bennett, Liam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bennett, Liam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Training-Free Defense Framework for Robust Learned Image Compression
von: Song, Myungseo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Song, Myungseo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Adversarial Training using Vulnerability-Aware Perturbation Budget
von: Fakorede, Olukorede, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fakorede, Olukorede, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Perturbation-Adaptive Adversarial Training on Medical Image Classification
von: Li, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Perturbation for Adversarial Attack
von: Yuan, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Yuan, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Taming the Long Tail: Rebalancing Adversarial Training via Adaptive Perturbation
von: Zhang, Lilin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Lilin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Theoretical Understanding of Learning from Adversarial Perturbations
von: Kumano, Soichiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kumano, Soichiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Wide Two-Layer Networks can Learn from Adversarial Perturbations
von: Kumano, Soichiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kumano, Soichiro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring the Camera Bias of Person Re-identification
von: Song, Myungseo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Song, Myungseo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Training from Mean Field Perspective
von: Kumano, Soichiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kumano, Soichiro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DyMO: Training-Free Diffusion Model Alignment with Dynamic Multi-Objective Scheduling
von: Xie, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xie, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CAT: Contrastive Adversarial Training for Evaluating the Robustness of Protective Perturbations in Latent Diffusion Models
von: Peng, Sen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Peng, Sen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
APLA: Additional Perturbation for Latent Noise with Adversarial Training Enables Consistency
von: Yao, Yupu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yao, Yupu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Epsilon: Exploring Comprehensive Visual-Semantic Projection for Multi-Label Zero-Shot Learning
von: Liu, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Ziming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Training with OCR Modality Perturbation for Scene-Text Visual Question Answering
von: Shen, Zhixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shen, Zhixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Spatial-Frequency Discriminability for Revealing Adversarial Perturbations
von: Wang, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Mimetic Detector for Adversarial Image Perturbations
von: Corbino, Johnny
Veröffentlicht: (2026)
von: Corbino, Johnny
Veröffentlicht: (2026)
Texture Re-scalable Universal Adversarial Perturbation
von: Huang, Yihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Yihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Fine-Tuning from Non-Robust Pretrained Models: Mitigating Suboptimal Transfer With Epsilon-Scheduling
von: Ngnawé, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ngnawé, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving Generalization of Universal Adversarial Perturbation via Dynamic Maximin Optimization
von: Zhang, Yechao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yechao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dynamics-aware Adversarial Attack of Adaptive Neural Networks
von: Tao, An, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Tao, An, et al.
Veröffentlicht: (2022)
RoMA: Robust Malware Attribution via Byte-level Adversarial Training with Global Perturbations and Adversarial Consistency Regularization
von: Sun, Yuxia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Yuxia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarially Trained Object Detector for Unsupervised Domain Adaptation
von: Fujii, Kazuma, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Fujii, Kazuma, et al.
Veröffentlicht: (2021)
LAMP: Learning Universal Adversarial Perturbations for Multi-Image Tasks via Pre-trained Models
von: Ishmam, Alvi Md, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ishmam, Alvi Md, et al.
Veröffentlicht: (2026)
OccamToken: Efficient VLM Inference with Training-Free and Budget-Adaptive Token Pruning
von: Li, Geng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Geng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adversarial Attention Perturbations for Large Object Detection Transformers
von: Yahn, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yahn, Zachary, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Training on Purification (AToP): Advancing Both Robustness and Generalization
von: Lin, Guang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Guang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Classification in Japanese Sign Language Based on Dynamic Facial Expressions
von: Tatsumi, Yui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tatsumi, Yui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AdaGAT: Adaptive Guidance Adversarial Training for the Robustness of Deep Neural Networks
von: Liu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Visual-Friendly Concept Protection via Selective Adversarial Perturbations
von: Mi, Xiaoyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mi, Xiaoyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data-free Universal Adversarial Perturbation with Pseudo-semantic Prior
von: Lee, Chanhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Chanhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revisiting Adversarial Training under Hyperspectral Image
von: Zhang, Weihua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Weihua, 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)
Adaptive Sampling Scheduler
von: Wang, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Disentangled Geometric Alignment with Adaptive Contrastive Perturbation for Reliable Domain Transfer
von: Collins, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
On the Mechanisms of Adversarial Data Augmentation for Robust and Adaptive Transfer Learning
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Fusing Physics-Driven Strategies and Cross-Modal Adversarial Learning: Toward Multi-Domain Applications
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Geometrically Regularized Transfer Learning with On-Manifold and Off-Manifold Perturbation
von: Satou, Hana, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Dynamic Modality Scheduling for Multimodal Large Models via Confidence, Uncertainty, and Semantic Consistency
von: Tanaka, Hiroshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)