基于小波正则化的对抗训练方法
基于小波正则化的对抗训练方法是一种改进的深度学习训练方法，旨在提高模型对对抗性攻击的鲁棒性和泛化能力。该方法结合了小波变换的正则化特性和对抗训练的思想，通过对训练数据进行小波变换，增加噪声或扰动，以及对模型进行优化，使其能够更好地处理带有噪声或扰动的数据。
具体来说，基于小波正则化的对抗训练方法包括以下步骤：
1. 对训练数据进行小波变换，生成小波系数。
2. 添加噪声或扰动到小波系数，生成对抗性样本。
3. 将对抗性样本用于训练模型，并使用小波变换的正则化特性对模型进行正则化。
4. 通过优化算法（如梯度下降）最小化损失函数，更新模型的权重和偏置项。
5. 重复步骤2-4多次，直到模型收敛。
基于小波正则化的对抗训练方法能够提高模型对噪声和扰动的鲁棒性，增强模型的泛化能力，从而在实际应用中表现更好。
>正则化是为了防止

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