virtual adversarial training
时间: 2023-05-02 16:01:50 浏览: 64
虚拟对抗训练是一种强化学习方法,它通过加入对抗性噪音来提高模型的鲁棒性。这种训练方法可以防止对抗样本攻击,从而提高深度神经网络的可靠性。在虚拟对抗训练中,模型的损失函数包括对抗性损失和分类损失,使得模型可以在分类性能和对抗性鲁棒性之间取得平衡。
相关问题
adversarial training
对抗训练是一种深度学习技术,旨在提高模型的鲁棒性。该技术通过向模型输入经过修改的对抗样本来训练模型,以使其能够更好地处理噪声和干扰。对抗训练可以应用于各种深度学习任务,如图像分类、语音识别和自然语言处理等。
domain adversarial training
域对抗训练(Domain Adversarial Training)是一种深度学习方法,旨在解决域适应问题。该方法通过引入一个域分类器来对抗源域和目标域之间的差异,从而使得模型在源域和目标域上的性能更加稳定和一致。域对抗训练已经在图像分类、目标检测、自然语言处理等领域得到了广泛应用。