基于对抗学习的数据转化提升分类器性能

本研究解决了传统分类算法性能不足的问题，提出了一种基于对抗学习的数据转化框架，通过生成合成的对立样本改善决策边界的形成。研究表明，OBL增强的分类器在多个高维数据集上的准确率和F1-score显著优于传统算法，展示出其在复杂学习环境中的强大潜力。