Entraînement par antagonisme
Définition
L'entrainement par antagonisme consiste à entraîner un modèle d'apprentissage automatique en augmentant ses données avec des exemples. Plus précisément, il vise à classer correctement les exemples non modifiés et les exemples contradictoires afin d'améliorer la robustesse de ces derniers et de généraliser la performance des exemples originaux. L'entraînement par antagonisme fournit un moyen de régulariser les algorithmes d'apprentissage supervisés.
Français
entraînement par antagonisme
entraînement contradictoire
Anglais
adversarial training
Adversarial training is the prosses of training a machine learning model by augmenting its data with examples. More precisely, it aims to correctly classify both unmodified examples and adversarial examples to improve robustness of the latest and generalize the performance of original examples. It provides a means of regularizing supervised learning algorithms.
Sources
Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018
Contributeurs: Arianne , Jacques Barolet, wiki
