对抗训练 (Adversarial Training) 可以解决分布偏移 (OOD) 问题吗？
2024-11-22 阅读 16
对抗训练是一种通过训练神经网络来抵抗对抗样本攻击的方法，它通过在训练过程中引入对抗性扰动，使得模型更加鲁棒。虽然对抗训练可以提高模型的鲁棒性，但并不能完全解决分布偏移（OOD）问题。分布偏移是指模型在测试数据与训练数据的分布不一致时性能下降的情况，对抗训练虽然可以提高模型对抗性，但并不能保证模型在所有OOD情况下表现良好。因此，除了对抗训练，还需要结合其他方法来更好地解决分布偏移问题，比如数据增强、领域适应等方法。
更新于 2024年11月24日
