对抗训练（PyTorch）

对抗训练

在智能化技术的核心领域，对抗训练堪称一种砥砺模型鲁棒性的精妙策略，尤其在自然语言处理（NLP）和计算机视觉的广阔天地中绽放异彩。在深度学习的锤炼过程中巧妙地融入“对抗样本”，犹如模拟实战中的潜在敌意攻击情境，旨在确保模型即使面对精心构建的为饶数据亦能坚守准确预测的阵地。对抗样本这一概念，蕴含了对机器智能深层逻辑的挑战与启迪：它们是对原有数据进行近乎难以察觉的微妙篡改，尽管人类感知上的语义完整性得以保留，却足以使最紧密的机器学习架构陷入判断失误的迷局——如在文本世界里，仅凭一字一句的微妙变换，即可颠覆原本精准无比的分类结果。对抗训练的实施步骤可以凝练如下：

• 针对正常输入样本：首先抽丝剥茧般计算模型预测输出的梯度信息。
• 运用特定法则，在梯度指引的方向上。限制性调整输入样本来孕育对抗样本。
• 最后，讲这些对抗样本纳入训练集的核心，共同雕琢模型的认知结构，使其习得识别并从容应对对抗样本的能力，从而实现模型预测性能的根本强化。

import torch

# 初始化模型和优化器
model = YourTextClassificationModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 初始化对抗训练工具类
fgm = FGM(model)

# 开始循环训练
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (batch_input, batch_labels) in enumerate(data_loader):
        model.zero_grad()
        output = model(batch_input)
        loss = criterion(output, batch_labels)
        
        # 使用损失函数计算损失
        loss.backward() # 反向传播计算梯度
        
        # 对抗训练
        fgm.attack()
        adv_output = model(fgm.adv_x)
        # 使用对抗样本重新计算模型输出
        adv_loss = criterion(adv_output, batch_labels) # 计算对抗样本的损失
        adv_loss.backward()                            # 对抗样本的反向传播计算梯度
        
        # 合并正则训练与对抗样本训练的梯度更新
        optimizer.step()  # 更新权重（同时考虑正常样本和对抗样本的影响）
        
        # 可选：恢复原始输入，准备下一轮迭代
        fgm.restore()
        
    # 每个epoch结束后的常规操作，如记录日志、评估模型等