对抗训练在深度学习中是什么?

对抗训练在深度学习中是什么?

对抗训练是一种用于深度学习的技术,旨在提高模型对对抗样本的鲁棒性——这些样本是针对性设计的,目的是混淆或误导模型。在对抗训练过程中,模型同时接触到常规训练数据和精心构造的对抗样本。其目标是增强模型抵抗这些扰动的能力,这些扰动可以以多种形式出现,例如对图像的轻微修改,导致神经网络错误分类。通过在这些对抗样本上训练,模型学习识别和抵抗具有欺骗性的输入,使其在现实世界应用中更具韧性。

为了实现对抗训练,开发人员通常使用快速梯度符号方法(FGSM)或投影梯度下降(PGD)等技术生成对抗样本。例如,如果我们在动物图像上训练模型,可以通过对某些像素进行微小调整来创建对抗图像,从而导致模型错误分类。在每次训练迭代中,在使用标准训练数据更新模型后,模型还会使用这些对抗样本进行更新。这种双重方法帮助模型有效区分正常输入和被操控的输入。

总体而言,对抗训练对于安全性和可靠性至关重要的应用尤为重要,例如自动驾驶、图像识别甚至金融建模。通过在训练期间准备模型应对对抗攻击,开发人员可以创建在恶意或意外情况下保持性能和安全性的系统。尽管对抗训练需要额外的计算资源并可能延长训练时间,但在关键应用中,构建更鲁棒模型的好处通常是值得的。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
与大语言模型(LLMs)相关的隐私风险有哪些?
稀疏技术通过减少模型中活动参数或操作的数量来改善llm,这在保持性能的同时降低了计算和内存成本。稀疏模型在计算期间仅激活其参数的子集,而不是处理每个输入的所有参数。这使得它们在训练和推理方面更有效。 像稀疏注意力这样的技术将计算工作集中在
Read Now
人工智能是如何在视频中识别面部的?
图像上的特征提取通过识别表示图像内容的重要模式或特征来工作。传统方法涉及使用SIFT、SURF或HOG等算法检测边缘、纹理或形状。 在深度学习中,卷积神经网络 (cnn) 通过在训练期间从原始数据中学习分层模式来自动提取特征。初始层检测边
Read Now
开源项目是如何处理国际化的?
开源项目通过构建代码和资源以支持多种语言和地区差异来处理国际化(i18n)。这需要开发一个系统,以便轻松地将文本和文化元素调整为不同的地区。一个常见的做法是将用户面对的文本与代码逻辑分离,使得翻译人员能够在语言文件上工作,而无需理解底层代码
Read Now

AI Assistant