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平衡、不平衡与再平衡：从极小极大博弈角度理解鲁棒过拟合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种针对长尾分布数据集的对抗训练框架——REAT，通过惩罚函数生成平衡和有信息的对抗性样本，提高模型鲁棒性和准确性。经过评估证明REAT有效。
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关键要点
- 研究了长尾分布数据集上的对抗训练问题。
- 长尾分布导致不均匀的对抗性样本和不平衡的特征嵌入空间。
- 提出了一种新的对抗训练框架——再平衡对抗训练（REAT）。
- REAT框架包括两个组件：生成平衡和有信息的对抗性样本的新训练策略，以及构建惩罚函数以优化特征空间。
- 评估结果表明，REAT有效提升模型的鲁棒性和准确性。
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