Was ist Adversarial Learning?

Adversarial Learning bezieht sich in der Regel auf eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens, bei der Modelle darauf trainiert werden, bestimmte Aufgaben unter dem Einfluss von gegnerischen Eingaben oder Störungen zu bewältigen. Es gibt zwei Hauptkontexte, in denen der Begriff „adversarial learning“ verwendet wird:

1. Generative Adversarial Networks (GANs): Dies ist wahrscheinlich der bekannteste Kontext für adversarial learning. Bei GANs konkurrieren zwei Netzwerke miteinander: Ein Generator versucht, Daten zu erzeugen, die echten Daten ähneln, während ein Diskriminator versucht, zwischen echten und vom Generator erzeugten Daten zu unterscheiden. Das Ziel ist es, den Generator so zu trainieren, dass er Daten erzeugt, die vom Diskriminator nicht von echten Daten unterschieden werden können.

2. Adversarial Attacks and Defense: In diesem Kontext werden Modelle, insbesondere Deep Learning Modelle, mit absichtlich manipulierten Eingaben (adversarial examples) konfrontiert, um ihre Schwächen aufzudecken. Diese gegnerischen Beispiele sind oft für das menschliche Auge nicht unterscheidbar von normalen Eingaben, können aber ein Modell dazu bringen, falsche Vorhersagen zu treffen. Das Training von Modellen, um solchen Angriffen zu widerstehen, wird oft als adversarial training bezeichnet.

In beiden Fällen ist die Idee hinter adversarial learning, dass durch das Einbringen von Wettbewerb oder Herausforderung in den Lernprozess robustere und leistungsfähigere Modelle entwickelt werden können.