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数据增强如何提高对抗攻击的鲁棒性?
数据增强是一种用于提高机器学习模型鲁棒性的技术,特别是在对抗攻击方面,通过增加训练数据的多样性和数量来实现。对抗攻击通过轻微改变输入数据来利用模型中的漏洞,这可能导致错误的预测。通过旋转、缩放、翻转和添加噪声等技术在训练数据中引入变化,模型
零样本学习可以用于异常检测吗?
文本生成上下文中的零样本学习 (ZSL) 是指模型根据从未见过的提示生成相关且连贯的文本的能力。与依赖于大量标记数据集进行训练的传统机器学习方法不同,零样本学习利用从大量不同文本数据中学习的预训练模型。这允许模型概括其理解并将其应用于新任务
实现少量样本学习模型的步骤有哪些?
在为零次学习任务选择模型时,一个关键的考虑因素是模型能够有效地从可见类推广到不可见类。在零射学习中,目标是从模型尚未明确训练的类别中分类实例。这要求模型利用来自已知类别的知识,并将其与新的、看不见的类别相关联。例如,如果一个模型已经被训练来