對抗訓練
對抗訓練 對抗訓練是防御對抗樣本攻擊的一種方法。將對抗樣本和正常樣本一起訓練是一種有效的正則化，可以提高模型的准確度，同時也能有效降低對抗樣本的攻擊成功率。不過這種防御也只是針對同樣用來產生訓練集中的對抗樣本的方法。 探索網絡對底層任務的理解層次，通過對抗訓練減少原有獨立同分布的測試 ...
原文：筆記：對抗訓練及其在Bert中的應用
最近在打一個比賽，發現往年的優秀樣例都添加了對抗訓練和多模型融合，遂學習一下對抗訓練，並在實際比賽中檢驗效果 對抗樣本的基本概念 要認識對抗訓練，首先要了解 對抗樣本 ，它首先出現在論文Intriguing properties of neural networks之中。簡單來說，它是指對於人類來說 看起來 幾乎一樣，但對於模型來說預測結果卻完全不一樣的樣本，比如下面的經典例子 一只熊貓加了點擾動 ...
2021-11-09 19:11 0 1528 推薦指數：
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