文本对抗训练新花样：FGSM、FGM、VAT齐上阵，玩转对抗与半监督

2023-09-08 09:26:50

文本对抗训练：用隐秘武器打造鲁棒文本模型

踏入人工智能世界的你，对抗训练将会成为你不可或缺的秘密武器。它就像一个隐形的保护者，能够增强你的文本模型的鲁棒性，让它在面对复杂的文本数据时，依然能保持镇静和从容。现在，FGSM、FGM 和 VAT 三大技术强强联手，为文本对抗训练带来了新的契机，掀起了一股新的热潮。

对抗训练的三剑客：FGSM、FGM 和 VAT

FGSM：快速梯度符号法

FGSM（快速梯度符号法）是一种简单而强大的对抗训练方法。它的原理很简单，就是沿着模型梯度的方向，对输入数据进行一个小小的扰动，让模型对这个扰动数据的预测与原始数据不同。这种方法速度快，计算成本低，在自然语言处理中得到了广泛的应用。

FGM：快速梯度法

FGM（快速梯度法）是 FGSM 的改进版本。与 FGSM 相比，FGM 在计算扰动方向时，加入了模型的正则化项，让扰动方向更加有效。FGM 在图像分类任务中取得了不错的效果，现在也逐渐在 NLP 领域崭露头角。

VAT：虚拟对抗训练

VAT（虚拟对抗训练）是一种更复杂的对抗训练方法。它的基本思想是，在训练模型时，引入一个虚拟的对抗样本生成器。这个生成器会不断产生对抗样本，而模型则会不断地学习如何对抗这些对抗样本。VAT 在图像分类任务中取得了最先进的效果，现在也在 NLP 领域得到了广泛的研究。

对抗训练与半监督：强强联手，提升效果

对抗训练和半监督学习，就像武侠小说中的双剑合璧，相得益彰，共同提升模型的鲁棒性和性能。半监督学习可以利用未标记的数据来辅助训练模型，而对抗训练可以增强模型对对抗样本的鲁棒性。将这两者结合起来，可以达到 1+1>2 的效果。

代码示例：用 Python 实现 FGSM 对抗训练

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Embedding(1000, 128),
  tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)),
  tf.keras.layers.Dense(128),
  tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words=1000)

# 将训练数据转换为 TensorFlow 数据集
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32)

# 定义对抗训练函数
def adversarial_training(model, x, y):
  with tf.GradientTape() as tape:
    loss = model(x, training=True)
  
  # 计算梯度
  grads = tape.gradient(loss, model.trainable_weights)
  
  # 沿梯度方向扰动输入数据
  x_adv = x + 0.01 * tf.sign(grads)
  
  # 重新计算损失
  loss_adv = model(x_adv, training=True)

  # 更新模型权重
  optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))
  
  return loss_adv

# 训练模型
for epoch in range(10):
  for batch_x, batch_y in train_ds:
    loss = model.train_on_batch(batch_x, batch_y)
    loss_adv = adversarial_training(model, batch_x, batch_y)