对抗训练

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在大模型训练中，如何实现对抗训练提升鲁棒性？

引言在当下人工智能研究中，大模型训练是一个热门话题，大模型具有超强表达本事、泛化本事，但在实际应用中，其鲁棒性却常常变成限制其性能因素，对抗训练作为提升模型鲁棒性一种有效方法，在大模型训练过程中得到广泛应用，本文将深入探讨如何在大模型训练中实行对抗训练，以提升其鲁棒性。

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引言在深度学习领域，模型鲁棒性是一个重点研究方向，尤其是在对抗训练中，通过增强模型鲁棒性可以有效提高模型泛化本事，对抗训练是一种通过生成对抗网络〔GAN〕或博弈性对抗模型〔CMA〕方法来增强模型鲁棒性技术，本文将祥明介绍如何通过对抗训练来增强模型鲁棒性，并探讨其在实际应用中意义。

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引言在当下大数据阶段，深度学习模型应用已经渗透到各个领域，特别是在自然语言处理〔NLP〕领域，预训练模型、大规模模型出现极大地提升模型性能，可是，在实际应用中，这些大模型往往面对着对抗攻击难题，为提高模型鲁棒性、泛化性，对抗训练作为一种有效技术被广泛研究、应用。