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本文主要串烧了FGSM,FGM,PGD,FreeAT,YOPO,FreeLB,SMART这几种对抗训练方法，希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽，一颗永流传注：文末附上我总结的BERT面试点&相关模型汇总，还有NLP组队学习群的…
对抗训练基本思想——Min-Max公式如图所示。中括号里的含义为，我们要找到一组在样本空间内、使Loss最大的的对抗样本（该对抗样本由原样本x和经过某种手段得到的扰动项r_adv共同组合得到）。这样一组样本组成的对抗样本集，它们所体现出的...
基于对抗训练的端到端语音翻译研究-为了进一步利用源文本数据来提高语音翻译的性能,本文提出了一种基于生成对抗网络的端到端语音翻译算法。通过加入判别网络来判断语音特征序列和文本特征序列的真伪,从而引导生成模型来学习文本真...
斯坦福大学论文通过对抗训练实现可保证的分布式鲁棒性.神经网络容易受到对抗样本的影响，研究者们提出了许多启发式的攻击和防御机制。.本文主要从分布式鲁棒优化的角度出发，从而保证了对抗输入扰动下神经网络的性能。.试想经典的监督学习问题...
对抗样本的基本概念要认识对抗训练，首先要了解"对抗样本"，它首先出现在论文Intriguingpropertiesofneuralnetworks之中。简单来说，它是指对于人类来说"看起来"几乎一样，但对于模型来说预测结果却完全不一样的样本，比如下面的经典例子（一只熊猫加了点扰动就被识别成了长臂猿）
1论文简介：.Szegedy提出有几种机器学习的模型容易受到对抗样本的攻击。.在训练数据的不同子集上训练的具有不同体系结构的模型会误分类同一对抗样本。.这表明对抗样本暴露了我们训练算法中的基本盲点。.为什么？.：.猜想：由于深度神经网络的极端非...
中科院、华为等斩获ACL最佳长论文：如何弥合神经机器翻译在训练和推理之间的缺口？.在近日召开的自然语言处理领域国际顶级学术会议ACL2019上，华人学者斩获了最佳长论文奖、最佳短论文奖和两篇杰出论文奖。.其中，由中科院计算所张文、冯洋，腾讯孟...
《NLP中的对抗训练》最近在做百度的阅读理解竞赛，这次的竞赛目的主要是针对模型的鲁棒性。百度提出了dureader-robustness数据集，具体可以参考之前的博客《ImprovingtheRobustnessofQuestionAnsweringSystemstoQuestion
编者按：在全球疫情影响之下，原计划首次在非洲举行的国际AI学术会议ICLR2020将成为第一届完全通过网络远程举行的ICLR会议。本文为大家介绍的4篇微软亚洲研究院精选论文分别研究了BERT在机器翻译中的应用，有理论保障的对抗样本防御...
其中对抗训练的思想就是「往损失函数上升的方向，在embedding层添加扰动」，对抗训练有很多可供学习的代码和博文[2][3]，这里就不再细说了。值得注意的是，添加对抗训练后，训练时间会近乎成倍增常，就拿FGM来说，每一次更新参数，都进行了两次后向
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