对抗训练：文本对抗性+半监督学习

2022-12-11 05:05:14

对抗训练：提升模型鲁棒性的利器

背景：文本分类的挑战

在信息爆炸的时代，文本数据已成为数据海洋中不可或缺的一部分。文本分类任务旨在将文本数据自动归类到预先设定的类别中，为文本挖掘和机器学习应用奠定了基石。然而，文本数据的固有特征，如噪声、冗余和不确定性，给文本分类带来了严峻挑战。

对抗训练的威力

对抗训练是一种创新的训练方法，旨在增强模型应对这些挑战的能力。其核心思想是：在训练过程中，模型不仅要学习从正常数据中提取有益信息，还必须学会抵御精心设计的对抗性样本。这些对抗性样本是通过在正常样本上施加细微干扰生成的，这些干扰对人类来说几乎难以察觉，但对模型来说可能导致错误分类。

对抗训练方法：FGSM、FGM 和 VAT

目前，对抗训练有多种方法，其中最常见的有：

FGSM（快速梯度符号方法） ：通过计算正常样本的梯度并在其上叠加扰动，生成对抗性样本。
FGM（快速梯度法） ：与 FGSM 类似，但扰动是基于梯度绝对值计算的。
VAT（虚拟对抗训练） ：由模型自身生成对抗性样本，通过计算正常样本梯度的扰动来实现。

对抗训练与半监督学习的强强联合

对抗训练和半监督学习都是提高模型鲁棒性的有效技术。将它们结合起来可以发挥协同效应，进一步提升模型性能。对抗训练帮助模型抵御对抗性样本，而半监督学习使模型能够从未标记的数据中学习。

代码示例：FGSM 实现

以下是使用 FGSM 进行对抗训练的 Python 代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()

# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 预处理数据
x_train = x_train.reshape(-1, 28 * 28).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(-1, 28 * 28).astype('float32') / 255

# 生成对抗性样本的函数
def generate_adversarial_examples(x, y):
  # 计算损失函数关于输入的梯度
  with tf.GradientTape() as tape:
    loss = loss_fn(model(x), y)
  gradient = tape.gradient(loss, x)

  # 将梯度添加到输入中生成对抗性样本
  adversarial_example = x + epsilon * gradient

  return adversarial_example

# 训练模型
for epoch in range(10):
  # 为训练数据生成对抗性样本
  x_train_adv = generate_adversarial_examples(x_train, y_train)

  # 使用对抗性样本训练模型
  model.fit(x_train_adv, y_train, epochs=1)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('测试损失：', loss)
print('测试准确率：', accuracy)