Model robustness under parameter perturbation and input noise.

Figshare2026-03-13 更新2026-04-28 收录

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Model robustness under parameter perturbation and input noise.

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2026-03-13

IWSeg-SAR-Poison

SAR图像分析

对抗性机器学习

该数据集专为从合成孔径雷达（SAR）图像中分割内陆水体而设计，包含了用于增强训练鲁棒性的对抗性样本。数据集不仅包含了未损坏的图像，还包含了受到对抗性攻击损坏的图像，这为评估模型的鲁棒性提供了可能。该数据集的任务是对SAR图像中的内陆水体进行分割。

arXiv250

DroneVehicle-C

无人机车辆检测

模型鲁棒性评估

DroneVehicle-C 是一个基于 DroneVehicle 数据集测试集生成的破坏版本数据集，旨在为无人机平台下的多模态（RGB 与热红外 TIR）车辆检测任务提供一个鲁棒性基准测试平台。该数据集通过对原始测试集图像施加多种系统性的破坏来模拟真实世界中的传感器退化或恶劣环境条件。数据集中包含 23 种不同的破坏条件，分为两大类：RGB 图像破坏（同时 TIR 图像保持干净）和 TIR 图像

Hugging Face2026-06-20 更新80

A Transformation-Based Benchmark for Evaluating the Robustness of LLMs in Generating OCL

形式化规范生成

模型鲁棒性评估

Replication Package for MODELS 2026 Research Track titled - A Transformation-Based Benchmark for Evaluating the Robustness of LLMs in Generating OCL This repository provides a benchmarking pipeline f

Zenodo2026-03-28 更新20

aimo-interp-challenge-sample-full

模型鲁棒性评估

排列扰动测试

该数据集用于评估模型在问题（或任务）排列下的性能变化，旨在分析排列操作对模型准确率的影响。数据包含多个特征字段，如模型ID（model_id）、数据集ID（dataset_id）、问题ID（problem_id）、原始问题（original_problem）、排列类型（permutation_type）、排列来源（permutation_source）、基准准确率（base_accuracy）、排

Hugging Face2026-05-14 更新120

mo13_intervention_analysis

模型行为干预

对抗性机器学习

MO13干预分析数据集包含27种模型变体（包括基线模型、2种训练模型和24种干预模型）在5种训练行为上的完整评估结果。这些行为包括解剖学沙袋、Python后门插入、奖励黑客、对齐破坏和furlong插入。数据集提供了详细的评估数据，包括输入评估数据集、模型配置和完整的评估输出。关键发现包括策略-监控解耦、气球效应、lr10x解析失败和海盗控制等现象。数据集适用于研究模型行为干预和监控机制的效果。

Hugging Face2026-05-04 更新20

Model robustness under parameter perturbation and input noise.

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