Состязательное обучение — это тип метода машинного обучения, используемый в глубоком обучении. Это форма обучения с учителем, при которой модель обучается на помеченных данных и используется для прогнозирования результатов заданных входных данных. В отличие от других форм контролируемого обучения, состязательное обучение включает в себя состязательный элемент, который способствует повышению точности и надежности обученной модели.
Состязательное обучение работает путем введения небольшого количества ложных примеров в набор обучающих данных. Эти ложные примеры создаются «состязательными» методами, которые изменяют настоящий пример таким образом, что это может привести к его неправильной классификации. Цель состязательного обучения — создать модель, которая сможет точно классифицировать как истинные, так и ложные примеры.
Состязательное обучение особенно полезно в задачах классификации изображений, где оно может повысить точность до 15%. Помимо классификации изображений, он также используется в распознавании речи, обработке естественного языка и во многих других областях.
Состязательное обучение становится все более популярным благодаря его потенциалу для лучшего обобщения, надежности и точности. Также важно отметить, что состязательное обучение требует огромного количества вычислительной мощности и данных, поскольку для обучения модели необходимо создать большое количество ложных примеров.
