bert 对抗训练实现代码 - 知乎 - 知乎专栏
fgm = FGM(model,epsilon=1,emb_name='word_embeddings.') for batch_input, batch_label in processor: # 正常训练. loss = model(batch_input, batch_label)
笔记：对抗训练及其在Bert中的应用 - Rogn - 博客园
2021年11月9日 · Fast Gradient Method（FGM） 上面提到，Goodfellow 在 15 年的 ICLR 中提出了 Fast Gradient Sign Method（FGSM），随后，在 17 年的 ICLR 中，Goodfellow 对 FGSM …
BERT模型—6.对抗训练原理与代码实现 - CSDN博客
本文介绍了对抗训练在NLP中的重要性，特别是在BERT模型上的应用。 对抗样本能显著影响模型性能，文章详细讲解了Fast Gradient Sign Method (FGSM)和Projected Gradient Descent …
一文搞懂NLP中的对抗训练FGSM/FGM/PGD/FreeAT/YOPO/FreeLB…
FGM (Fast Gradient Method): ICLR2017. FSGM是每个方向上都走相同的一步，Goodfellow后续提出的FGM则是根据具体的梯度进行scale，得到更好的对抗样本： r_{adv}=\epsilon g/||g||_2 \\ …
bert 对抗训练实现代码_class pgd(object):-CSDN博客
2021年4月6日 · 此研究目的是解决当前的预训练模型（文中用bert和robert）泛化性和鲁棒性不足的，并且当前对抗训练虽然可以增强鲁棒性，但会损害泛化性的问题。作者还指出alum可以在 …
[2101.03700] AT-BERT: Adversarial Training BERT for Acronym ...
2021年1月11日 · In this paper, we present an Adversarial Training BERT method named AT-BERT, our winning solution to acronym identification task for Scientific Document …
Bert+FGSM/PGD实现中文文本分类（Loss=0.5L1+0.5L2) - CSDN博客
2023年6月5日 · 该博客详细介绍了如何使用FGSM和PGD来增强Bert模型的文本分类能力。 通过在训练中加入对抗样本，模型能更好地应对对抗攻击，提高分类准确率和鲁棒性。
对抗训练FGM及用pytorch实现 - 知乎 - 知乎专栏
对抗训练通过添加扰动构建对抗样本，喂入模型一同训练，提高模型遇到对抗样本时的鲁棒性，同时一定程度也能提高模型的表现和泛化能力。 公式解读其中D代表训练集，x代表输入，y代表 …
基于BERT的NER模型，集成了LSTM，CRF网络结构，FGM，EMA …
基于bert的ner模型，集成了lstm，crf网络结构，fgm，ema等提分trick，还有单独的mrc框架
小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现-腾讯 …
2022年7月30日 · FGM论文是在LSTM，Bi-LSTM上做的测试会有比较明显的2%左右ErrorRate的下降。 我在BERT上加入FGM在几个测试集上尝试指标效果并不明显，不过这里开源数据上测试 …