Состязательный тренинг

Аверсариальное обучение - это подход к машинному обучению, который направлен на повышение устойчивости модели, вооружая ее способностью защищаться от атак. Это форма дополнения данных, при которой в обучающие данные вносится искусственный шум. Такой шум может генерироваться алгоритмами или просто путем добавления небольших возмущений к входным образцам.

Цель обучения в условиях состязательности - сделать работу модели более устойчивой к определенным типам атак. Например, добавление небольших возмущений к входным данным может сделать модель менее чувствительной к определенным типам атак. В принципе, это похоже на концепцию регуляризации, при которой модель обучается, чтобы меньше зависеть от определенных характеристик.

Обучение с использованием атаки может помочь снизить риск переподгонки, поскольку зашумленные данные побуждают модель к более эффективному обобщению. Его также можно использовать для повышения точности модели на новых наборах данных, поскольку устойчивость к атакам повышает ее производительность.

Адверсивное обучение также может помочь повысить безопасность самой модели, поскольку она обладает более высокой степенью устойчивости к определенным атакам. Это делает ее менее уязвимой, например, к манипуляциям или отравлению обучающих данных, что может привести к низкой производительности.

Для повышения производительности и безопасности моделей глубокого обучения обычно используется аверсариальное обучение. Оно используется для повышения точности и надежности подходов к кибербезопасности, основанных на данных, таких как обнаружение аномалий и предотвращение вторжений в сеть.