Adversarial training

Adversarial training ist eine Technik aus dem Bereich maschinelles Lernen, die dazu verwendet wird, künstliche neuronale Netze (ANNs) widerstandsfähiger gegen Fehleingaben und Angriffe zu machen.

In adversarial training werden synthetische, absichtlich manipulierte Daten verwendet, um das ANN zu trainieren. Diese manipulierten Daten werden als "Adversarial Examples" bezeichnet und repräsentieren potenzielle Angriffe auf das ANN.

Durch das Training mit Adversarial Examples kann das ANN lernen, mit diesen spezifischen Angriffen umzugehen und seine Vorhersagen konsistent und robust zu machen. Dies kann die Zuverlässigkeit und Sicherheit von ANNs in Anwendungen wie Computer Vision und Sicherheitssystemen verbessern.

Adversarial training ist jedoch eine herausfordernde Technik und kann Zeit und Ressourcen erfordern, um sicherzustellen, dass das ANN effektiv trainiert wurde. Außerdem sind nicht alle Arten von ANNs für adversarial training geeignet, und es ist wichtig zu berücksichtigen, dass adversarial training nur eine Möglichkeit ist, ANNs widerstandsfähiger zu machen, aber keine Garantie dafür.