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对抗学习是一种机器学习技术，旨在通过提供欺骗性输入来欺骗模型。最常见的原因是导致机器学习模型出现故障。大多数机器学习技术旨在处理特定的问题集，其中从相同的统计分布（IID）生成训练和测试数据。当这些模型应用于现实世界时，对手可能会提供违反该统计假设的数据。可以安排此数据来利用特定漏洞并破坏结果。
DIAL: Direct Iterative Adversarial Learning for Realistic Multi-Turn Dialogue Simulation
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Adversarial Learning in Games with Bandit Feedback: Logarithmic Pure-Strategy Maximin Regret
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ALIVE: Awakening LLM Reasoning via Adversarial Learning and Instructive Verbal Evaluation
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ComplicaCode: Enhancing Disease Complication Detection in Electronic Health Records through ICD Path Generation
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From Autoencoders to CycleGAN: Robust Unpaired Face Manipulation via Adversarial Learning
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State-Conditional Adversarial Learning: An Off-Policy Visual Domain Transfer Method for End-to-End Imitation Learning
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Better LLM Reasoning via Dual-Play
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Bilevel Models for Adversarial Learning and A Case Study
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C-DIRA: Computationally Efficient Dynamic ROI Routing and Domain-Invariant Adversarial Learning for Lightweight Driver Behavior Recognition
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Logical GANs: Adversarial Learning through Ehrenfeucht Fraisse Games
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DR-VIDAL -- Doubly Robust Variational Information-theoretic Deep Adversarial Learning for Counterfactual Prediction and Treatment Effect Estimation on Real World Data
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参考链接
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