방법 증거 기록
Adversarial Training
Adversarial Training is a robust optimization procedure for deep neural networks in which the model is trained not on clean data alone but on worst-case perturbed inputs crafted during training. Formalized by Madry et al. (2018) as a min-max saddle-point problem, the method uses Projected Gradient Descent (PGD) to generate strong adversarial examples within a bounded Lp perturbation set before each gradient update, forcing the network to learn decision boundaries that are stable under such perturbations.
원본 기록
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Adversarial Training (Robust Optimization for DL)
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
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