Çekişmeli eğitim, derin öğrenmede kullanılan bir tür makine öğrenme tekniğidir. Bir modelin etiketli veriler üzerinde eğitildiği ve belirli bir girdinin çıktısını tahmin etmek için kullanıldığı bir denetimli öğrenme biçimidir. Diğer denetimli öğrenme türlerinden farklı olarak çekişmeli eğitim, eğitilen modelin doğruluğunu ve sağlamlığını artıran bir çekişme unsuru içerir.
Çekişmeli eğitim, eğitim veri setine az sayıda yanlış örnek ekleyerek çalışır. Bu yanlış örnekler, gerçek bir örneği yanlış sınıflandırılmasına neden olacak şekilde değiştiren "karşıt" yöntemlerle yaratılmaktadır. Çekişmeli eğitimin amacı hem doğru hem de yanlış örnekleri doğru bir şekilde sınıflandırabilen bir model oluşturmaktır.
Rekabetçi eğitim, doğruluğu 15%'ye kadar artırabildiği görüntü sınıflandırma görevlerinde özellikle faydalıdır. Görüntü sınıflandırmanın yanı sıra konuşma tanıma, doğal dil işleme ve daha birçok alanda da kullanılmaktadır.
Çekişmeli eğitim, daha iyi genelleme, sağlamlık ve doğruluk potansiyeli nedeniyle giderek daha popüler hale geldi. Modeli eğitmek için çok sayıda yanlış örnek oluşturulması gerektiğinden, çekişmeli eğitimin çok büyük miktarda bilgi işlem gücü ve veri gerektirdiğini belirtmek de önemlidir.
