对抗训练笔记
一、什么是对抗训练
对抗训练：训练模型去区分样例是真实样例还是对抗样本的过程。对抗训练不仅可以提升模型对对抗样本的防御能力，还能提升对原始样本的泛化能力。
对抗样本：对输入增加微小扰动得到的样本。旨在增加模型损失。
二、数据增强和对抗样本有什么区别
数据增强与对抗样本都属于在原始输入引入噪声的方法。区别在于数据增强的噪声通常是随机的，而对抗样本的噪声是有目的性的。
参考文献：
- https://blog.csdn.net/MrR1ght/article/details/116936760
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/103593948
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/422538072 (有对抗训练代码)
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