抗辩式培训

对抗性训练是机器学习的一种方法，它试图通过使模型具有抵御攻击的能力来提高模型的鲁棒性。它是一种数据增强的形式，在训练数据中引入了某种形式的人工噪音。这种噪音可以由算法产生，也可以简单地在输入样本中加入小的扰动。

对抗性训练的目标是使模型的性能对某些类型的攻击更加强大。例如，向输入数据添加小的扰动可以使模型对某些类型的攻击不那么敏感。这在原理上类似于正则化的概念，即模型被训练成对特定特征的依赖性较低。

对抗性训练可以帮助减少过拟合的风险，因为嘈杂的数据可以鼓励模型更有效地进行概括。它还可以用来提高模型在新数据集上的准确性，因为对攻击的鲁棒性提高了它的性能。

对抗性训练也可能有助于提高模型本身的安全性，因为它对某些攻击有更高的抵抗力。这使得它不容易受到操纵或毒害训练数据的影响，例如，这可能导致性能不佳。

对抗性训练通常被用来提高深度学习模型的性能和安全性。它已被用于提高网络安全的数据驱动方法的准确性和稳健性，如异常检测和网络入侵预防。