学习增强的稳健算法补救

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-02T00:00:00Z

本章探讨了机器学习中鲁棒性的重要性，涉及其定义、与泛化能力的关系、对抗性和非对抗性因素、评价指标及可解释性。分析了影响鲁棒性的因素，如数据偏差和模型复杂性，并介绍了去偏、迁移学习和对抗训练等增强策略。最后，讨论了提高模型适应性的经济策略及未来研究方向。