Что такое adversarial training и его trade-off?

Adversarial training — это метод повышения устойчивости моделей машинного обучения к атакам, при которых входные данные намеренно модифицируются с целью обмануть модель (adversarial examples).

Суть adversarial training в том, что во время обучения к обычным данным добавляются специально сгенерированные adversarial примеры, и модель учится правильно классифицировать их. Это повышает её устойчивость к подобным атакам в будущем.

Trade-off adversarial training:

• Преимущества:

  • Значительно повышает безопасность и надежность модели.
  • Улучшает устойчивость к небольшим искажениям данных.

• Недостатки:

  • Увеличение времени и ресурсов на обучение.
  • Возможное снижение точности на чистых (неискажённых) данных.
  • Сложность генерации качественных adversarial примеров.

Таким образом, adversarial training — это баланс между повышением безопасности модели и затратами на обучение и возможным ухудшением общей производительности.