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引言 伴随深度学习技术不息发展,大模型在各个领域中应用越来越广泛,可是,在实际应用中,大模型往往面对各类各样挑战,其中鲁棒性难题非常突出,如何在大模型训练过程中提升其鲁棒性,变成一个亟待搞定难题,对抗训练作为一种有效提升模型鲁棒性方法,在近年来受到广泛关注、研究。
引言 在机器学习领域,模型鲁棒性是衡量模型性能重点指标,尤其是在对抗性攻击日益猖獗背景下,如何通过对抗训练增强模型鲁棒性变得非常重点,本文将探讨如何通过对抗训练来提高模型鲁棒性、泛化本事,并祥明阐述相关技术、方法。