28 2月 2026/2/28 05:31:45 DM文本分类中的对抗训练提升模型鲁棒性方法 本文深入探讨了在数据挖掘（DM）文本分类任务中，如何利用对抗训练技术提升模型鲁棒性。文章以生活化语言阐述了对抗样本原理，重点介绍了FGSM和PGD等关键技术，并通过一个完整的、基于PyTorch和BERT的实战示例，详细演示了对抗训练的实现过程。文中还系统分析了该技术的应用场景、优缺点及实践注意事项，为开发者构建更稳健的文本分类模型提供实用指导。 Deep Learning NLP Adversarial Training Text Classification Robustness