3.1 对抗训练

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3.1 对抗训练 3.1 对抗训练：从理论到工程实践的深度剖析在当今人工智能系统广泛部署于金融风控、自动驾驶、医疗诊断等高风险场景的背景下，模型鲁棒性已不再是可有可无的“锦上添花”，而是关乎系统生死存亡的核心能力。对抗训练（Adversarial Training）作为提升模型对恶意扰动抵抗力的最有效手段之一，自 Madry 等人在 2017 年提出其奠基性框架以来，已成为防御机制研究中的“黄金标准”。然而，许多工程师在初次尝试时往往陷入“照搬代码却效果不佳”的困境——为何同样的损失函数，在不同数据集或架构下表现天差地别？为何训练过程震荡剧烈甚至崩溃？这些问题的答案，藏在对抗训练的工程细节之中。