模型鲁棒性

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，语音识别技术在各个领域得到了广泛应用。现实环境中的语音数据是不断变化的，如何使语音识别模型能够适应这种变化，成为了一个重要的研究课题。本文将围绕AI大模型之语音识别的持续学习技术，

摘要：随着深度学习技术的不断发展，对抗训练作为一种重要的防御手段，在工业级应用中扮演着越来越重要的角色。本文将围绕TensorFlow框架，详细解析对抗训练的流程，并结合实际应用案例，探讨其在工业级应用中的价值。

摘要：随着深度学习技术的不断发展，对抗训练作为一种重要的防御手段，在多模态数据中得到了广泛应用。本文将围绕GNU Octave语言，探讨如何实现多模态对抗训练评估。通过分析多模态对抗训练的原理，结合GNU Octa

摘要：对抗训练是一种通过向训练样本添加微小扰动来增强模型鲁棒性的技术。梯度惩罚是对抗训练中常用的一种方法，通过在损失函数中添加梯度项来惩罚模型对扰动的敏感度。本文将介绍如何在GNU Octave语言中实现对抗训练的