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Adversarial training

Adversarial training ist eine Technik aus dem Bereich maschinelles Lernen, die dazu verwendet wird, k├╝nstliche neuronale Netze (ANNs) widerstandsf├Ąhiger 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 repr├Ąsentieren 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 Zuverl├Ąssigkeit 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. Au├čerdem sind nicht alle Arten von ANNs f├╝r adversarial training geeignet, und es ist wichtig zu ber├╝cksichtigen, dass adversarial training nur eine M├Âglichkeit ist, ANNs widerstandsf├Ąhiger zu machen, aber keine Garantie daf├╝r.