对抗训练 (Adversarial Training) 能否解决分布偏移 (OOD) 问题？
2024-11-22 阅读 11
对抗训练是一种通过引入对抗性扰动来提高模型的鲁棒性的方法，但并不能完全解决分布偏移（OOD）问题。分布偏移是指模型在面对与训练数据分布不同的数据时性能下降的情况。对抗训练可以提高模型对抗性样本的鲁棒性，但并不能保证模型在面对完全不同分布的数据时仍然有效。因此，除了对抗训练，还需要结合其他方法如领域自适应、数据增强等来进一步解决分布偏移问题。
更新于 2024年11月25日
