Вопрос или проблема
Существует ли связь между: “Соперническим обучением” (AL) и “Генеративными соперническими сетями” (GAN)? Правильно ли сказать, что GAN используют AL?
С Википедии,
Соперническое машинное обучение — это метод машинного обучения, который пытается использовать модели, пользуясь доступной информацией о модели и используя её для создания злонамеренных атак. Наиболее распространённая причина — вызвать сбой в модели машинного обучения.
Соперническое машинное обучение — это метод, используемый в машинном обучении для обмана или введения в заблуждение модели с помощью злонамеренного ввода. Хотя соперническое машинное обучение может быть использовано в различных приложениях, этот метод чаще всего используется для выполнения атаки или вызова сбоя в системе машинного обучения.
Генеративные сопернические сети (GAN) — это алгоритмические архитектуры, использующие две нейронные сети, ставящие одну против другой (отсюда «сопернический»), чтобы генерировать новые синтетические экземпляры данных, которые могут сойти за реальные данные. Они широко используются в генерации изображений, видео и голоса.
Генеративные сопернические сети основаны на сценарии теории игр, в котором сеть-генератор должна конкурировать с соперником. Сеть-генератор непосредственно производит образцы. Её соперник, сеть-дискриминатор, пытается различить образцы, взятые из обучающих данных, и образцы, взятые от генератора.
— Страница 699, Глубокое обучение, 2016.
Мы можем думать о генераторе как о фальшивомонетчике, пытающемся сделать поддельные деньги, а о дискриминаторе как о полиции, пытающейся отличить легитимные деньги от поддельных. Чтобы преуспеть в этой игре, фальшивомонетчик должен научиться делать деньги, которые неотличимы от настоящих, а сеть-генератор должна научиться создавать образцы, которые взяты из того же распределения, что и обучающие данные.
Учебное пособие NIPS 2016: Генеративные сопернические сети, 2016.
Таким образом, две модели конкурируют друг с другом, они сопернические в смысле теории игр и играют в нулевую сумму.
Поскольку рамки GAN можно естественно анализировать с помощью инструментов теории игр, мы называем GAN «соперническими».
Учебное пособие NIPS 2016: Генеративные сопернические сети, 2016.
Ответ или решение
Связь между Адверсариальным Обучением и Генеративными Адверсариальными Сетями
Вопрос о том, существует ли связь между адверсариальным обучением (Adversarial Learning, AL) и генеративными адверсариальными сетями (Generative Adversarial Networks, GANs), требует глубокого анализа понятий и их контекста. Оба термина относятся к обучению, основанному на конкуренции, однако имеют свои уникальные особенности и применения в области машинного обучения.
Основные концепции
Адверсариальное обучение обозначает методы, направленные на создание систем, устойчивых к злонамеренным манипуляциям и атакующим стратегиям. В этом контексте, элементы adversarial training используют специальные входные данные, рассчитанные на то, чтобы «обмануть» модели, заставляя их принимать неправильные решения. Чаще всего такие методы используются для тестирования и повышения надежности моделей машинного обучения, а также для разработки систем защиты от атак.
Генеративные адверсариальные сети — это алгоритмические структуры, которые используют две нейронные сети: генератор и дискриминатор. Генератор создает новые данные, в то время как дискриминатор оценивает эти данные, определяя, являются ли они «реальными» или «поддельными». Этот процесс представляет собой игру с нулевой суммой, где успех одной сети означает неудачу другой. Таким образом, GANs — это конкретный пример реализации концепции адверсариального обучения, где генератор и дискриминатор взаимодействуют с конкурентной целью.
Связь между AL и GANs
Подводя итог, можно сказать, что GANs исключительно применяют концепцию адверсариального обучения, хотя и в определенном контексте. В GANs, обе нейронные сети находятся в состоянии противоборства: генератор пытается создать данные, которые не могут быть отличимы от настоящих, в то время как дискриминатор пытается выявить их среди реальных данных. Этот процесс формирования «соперничества» иллюстрирует основу адверсариального обучения, где модели учатся благодаря тестированию своих границ и уязвимостей друг друга.
Тем не менее, стоит отметить, что не все формы адверсариального обучения связаны с генерацией данных. Например, adversarial attacks на модели классификации могут не включать элементы генерации, а лишь предназначены для манипуляции входными данными с целью дезориентации модели.
Заключение
В заключение, можно утверждать, что генеративные адверсариальные сети являются специфическим примером применения адверсариального обучения, подразумевающим конкурентное взаимодействие двух нейросетевых архитектур. Тем не менее, сам термин “адверсариальное обучение” охватывает более широкий спектр методов и применений, включая как создание, так и защиту от атак на машинное обучение. Таким образом, GANs — это не только пример запроса на конкуренцию, но и способ продемонстрировать мощь адверсариального обучения в контексте массового создания синтетических данных.