对抗训练(adversarial training)是增强神经网络鲁棒性的重要方式。在对抗训练的过程中,样本会被混合一些微小的扰动(改变很小,但是很可能造成误分类),然后使神经网络适应这种改变,从而对对抗样本具有鲁棒性。 在图像领域,采用对抗训练通常能提高鲁棒性,但是通常都会造成泛化性降低,也就是说,虽然对对抗样本的抵抗力提升了,...
每个样本都构造出对抗样本 x+Δxx+\Delta x 之后,用 (x+Δ,y)(x+\Delta,y) 作为数据去最小化 loss 来更新参数 θ\theta(梯度下降) 反复交替执行 1、2、3 步 从CV 到 NLP 对于CV 领域的任务,上述对抗训练的流程可以顺利执行下来,因为图像可以视为普通的连续实数向量,Δx\Delta x 也是一个实数向量,...
可以看到,在对抗训练中,上图中的星形点也就是靠近决策边界的数据点对应的对抗样本起到了一种类似于“支持向量”的作用,决策边界的形状很大程度上取决于这些点,因此一个好的对抗攻击算法也决定着对抗训练的结果,之所以使用FGSM进行对抗训练不一定能够增强模型的对抗稳健性,就是因为FGSM作为单次攻击,其找到的对抗样本并...
初夏，南部战区海军某支队携手友邻部队开展的一场潜舰攻防对抗训练拉开帷幕。 “发现疑似‘敌’舰活动轨迹！”潜艇声呐技师紧盯显示屏，捕捉到异常声波信号。操作台上指示灯频频闪烁，各项数据快速流转。 突然，“敌”舰启动主动声呐搜索。“释放水声对抗器材！”指挥舱内，指挥员果断下达指令，官兵闻令而动，与“敌”...
对抗训练(adversarial training)是增强神经网络鲁棒性的重要方式。在对抗训练的过程中,样本会被混合一些微小的扰动(改变很小,但是很可能造成误分类),然后使神经网络适应这种改变,从而对对抗样本具有鲁棒性。 在图像领域,采用对抗训练通常能提高鲁棒性,但是通常都会造成泛化性降低,也就是说,虽然对对抗样本的抵抗力提升了...
对抗训练(adversarial training)是增强神经网络鲁棒性的重要方式。在对抗训练的过程中,样本会被混合一些微小的扰动(改变很小,但是很可能造成误分类),然后使神经网络适应这种改变,从而对对抗样本具有鲁棒性。 在图像领域,采用对抗训练通常能提高鲁棒性,但是通常都会造成...
对抗训练通过设计各种体能训练课程来提高个人的耐力、力量和灵活性。同时,对抗训练还包括战术技能的培养,例如击剑、拳击和搏击术等。通过这种方式,运动员可以在竞技场上更好地对抗对手,取得更好的成绩。 在战术训练中,对抗训练主要针对军事和警察等职业。这些职业需要面对危险和复杂的情况,需要迅速做出决策和行动。对抗...
信息支援部队某部组织夜间对抗训练——星夜，无形战场鏖战急 ■彭昉 章英胜 初夏星夜，月华如练。信息支援部队某部训练场上，一场全要素夜间对抗训练悄然展开。训练伊始，特情即至。指挥方舱内，显示屏上突然出现密密麻麻的“雪花”。“检测到‘敌’强电磁干扰，立即启动备用手段”“跟踪锁定干扰源，对‘敌’实施...
优点:VAT在对抗训练的时候,不需要标签信息,所以可以应用于无监督学习。此外,VAT的计算代价也是很低的。 与Goodfellow提出的监督学习对抗方法adversarial training[2]不同的是,VAT找的方向是能使预测的输出分布偏离现状的方向,而adversarial training找的是使模型预测最大地偏离正确label的方向。我们可以称目前模型预测的lab...
最近在打一个比赛,发现往年的优秀样例都添加了对抗训练和多模型融合,遂学习一下对抗训练,并在实际比赛中检验效果 对抗样本的基本概念 要认识对抗训练,首先要了解 "对抗样本",它首先出现在论文Intriguing properties of neural networks之中。简单来说,它是指对于人类来说 "看起来" 几乎一样,但对于模型来说预测结果...