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对抗性主动学习
一种学习范式，其中智能体主动选择信息量最大的样本，同时利用对抗技术来提高模型的鲁棒性和效率。
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用于主动学习的GAN
使用生成对抗网络合成优化的训练样本，以最大化分类器的不确定性并加速其学习。
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对抗性不确定性采样
一种样本选择策略，结合模型的不确定性度量与对抗攻击，以识别最需要标注的关键点。
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对抗性查询策略
一种查询方法，在选择过程中整合对抗扰动，以确保模型从最难和最鲁棒的样本中学习。
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基于条件GAN的主动学习
一种利用条件生成对抗网络在分类器低置信度区域生成目标合成样本的方法，从而优化主动选择。
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对抗性主动采样
一种主动采样技术，对现有样本应用对抗变换，以创建在选择前最大化不确定性的变体。
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主动判别器
为适应主动学习而调整的GAN组件，不仅评估真实性，还评估每个生成样本的学习潜力。
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查询生成器
一种神经网络，旨在主动学习框架中生成最优查询样本，以最小化所需的标注数量。
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鲁棒对抗主动学习
一种主动学习框架，在优化人工标注样本选择的同时，明确集成对对抗攻击的鲁棒性。
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对抗方差主动学习
一种结合模型方差估计与对抗扰动的度量方法，用于识别信息增益与标注成本比最优的样本。
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主动生成对抗网络
一种专为主动学习优化的生成对抗网络架构，能够在决策空间的边界区域生成多样化样本。
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对抗边界策略
一种基于分类器决策边界最小化的主动选择方法，通过对抗攻击增强以发现最具歧义性的样本。
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合成主动学习
一种范式，其中由对抗模型生成的合成样本在主动学习过程中替代或补充真实数据。
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对抗查询合成
通过对抗方法生成最优查询的过程，创建能够最大化分类器信息增益的样本。
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基于Wasserstein GAN的主动学习
一种主动学习变体，使用Wasserstein生成对抗网络提高关键样本生成的稳定性和选择过程的收敛性。
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