Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Zhang, Zuyu, Chen, Ning, Liu, Yongshan, Zhang, Qinghua, Zhang, Xu |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2507.04302 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Improving Generalization of Universal Adversarial Perturbation via Dynamic Maximin Optimization
von: Zhang, Yechao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yechao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bi-Level Optimization for Single Domain Generalization
von: Heidari, Marzi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Heidari, Marzi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Class-Invariant Test-Time Augmentation for Domain Generalization
von: Lin, Zhicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Zhicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adaptive Dual-Teacher Distillation with Subnetwork Rectification for Bridging Semantic Gaps in Black-Box Domain Adaptation
von: Zhang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Contrastive Adversarial Training for Unsupervised Domain Adaptation
von: Chen, Jiahong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Jiahong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Taming Cross-Domain Representation Variance in Federated Prototype Learning with Heterogeneous Data Domains
von: Wang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SemDiff: Generating Natural Unrestricted Adversarial Examples via Semantic Attributes Optimization in Diffusion Models
von: Dai, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Weak Augmentation Guided Relational Self-Supervised Learning
von: Zheng, Mingkai, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zheng, Mingkai, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Semantic-Guided Generative Image Augmentation Method with Diffusion Models for Image Classification
von: Li, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Preserving Silent Features for Domain Generalization
von: Zhao, Chujie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Chujie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving Accuracy-robustness Trade-off via Pixel Reweighted Adversarial Training
von: Zhang, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarially Robust Out-of-Distribution Detection Using Lyapunov-Stabilized Embeddings
von: Mirzaei, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mirzaei, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial-Robust Transfer Learning for Medical Imaging via Domain Assimilation
von: Chen, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Distributionally Generative Augmentation for Fair Facial Attribute Classification
von: Zhang, Fengda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Fengda, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Domain Generalization by Rejecting Extreme Augmentations
von: Aminbeidokhti, Masih, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Aminbeidokhti, Masih, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Detecting Adversarial Data using Perturbation Forgery
von: Wang, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data Augmentation via Mixed Class Interpolation using Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks Applied to Cross-Domain Imagery
von: Sasaki, Hiroshi, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Sasaki, Hiroshi, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Data Augmentation of Contrastive Learning is Estimating Positive-incentive Noise
von: Zhang, Hongyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Hongyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Domain Generalization with Small Data
von: Chen, Kecheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Kecheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning from the Unseen: Generative Data Augmentation for Geometric-Semantic Accident Anticipation
von: Guan, Yanchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guan, Yanchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
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)
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)
Structure-Guided Adversarial Training of Diffusion Models
von: Yang, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On-the-Fly Data Augmentation via Gradient-Guided and Sample-Aware Influence Estimation
von: Yang, Suorong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Suorong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Out-of-Domain Robustness via Targeted Augmentations
von: Gao, Irena, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gao, Irena, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dual-Path Stable Soft Prompt Generation for Domain Generalization
von: Zhang, Yuedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yuedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LFME: A Simple Framework for Learning from Multiple Experts in Domain Generalization
von: Chen, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Approximate Borderline Sampling using Granular-Ball for Classification Tasks
von: Xie, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xie, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Boosting Model Resilience via Implicit Adversarial Data Augmentation
von: Zhou, Xiaoling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Xiaoling, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Reweighting with $α$-Power Maximization for Domain Adaptation
von: Gu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Language Anchor-Guided Method for Robust Noisy Domain Generalization
von: Dai, Zilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Zilin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving Transformation-based Defenses against Adversarial Examples with First-order Perturbations
von: Zhang, Haimin, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Zhang, Haimin, 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)
Federated Adversarial Domain Adaptation
von: Peng, Xingchao, et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Peng, Xingchao, et al.
Veröffentlicht: (2019)
Source-Free Domain Adaptation Guided by Vision and Vision-Language Pre-Training
von: Zhang, Wenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Wenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Generative Adversarial Networks Bridging Art and Machine Intelligence
von: Song, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Song, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AIM: Additional Image Guided Generation of Transferable Adversarial Attacks
von: Li, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scaling Laws for Black box Adversarial Attacks
von: Liu, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Criticality Leveraged Adversarial Training (CLAT) for Boosted Performance via Parameter Efficiency
von: Gopal, Bhavna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gopal, Bhavna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sparse Domain Transfer via Elastic Net Regularization
von: Zhang, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Improving Generalization of Universal Adversarial Perturbation via Dynamic Maximin Optimization
von: Zhang, Yechao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Bi-Level Optimization for Single Domain Generalization
von: Heidari, Marzi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Class-Invariant Test-Time Augmentation for Domain Generalization
von: Lin, Zhicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Adaptive Dual-Teacher Distillation with Subnetwork Rectification for Bridging Semantic Gaps in Black-Box Domain Adaptation
von: Zhang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Contrastive Adversarial Training for Unsupervised Domain Adaptation
von: Chen, Jiahong, et al.
Veröffentlicht: (2024)