En un reciente análisis exhaustivo sobre el entrenamiento adversarial (AT), se han identificado múltiples desarrollos en técnicas y aplicaciones prácticas. Este enfoque, conocido por integrar ejemplos adversariales — entradas alteradas mínimamente para desestabilizar las predicciones de modelos — ayuda a incrementar la robustez de las redes neuronales profundas frente a ataques adversarios.
Los estudios más recientes señalan que la aplicación de AT es efectiva en el refinamiento de la robustez de modelos aplicados a campos variados como la segmentación de imágenes médicas, la conducción autónoma y la detección de anomalías. El AT se estructura generalmente como un problema de optimización cuyo objetivo es minimizar la pérdida máxima calculada sobre ejemplos adversariales generados, manteniendo al mismo tiempo la capacidad del modelo para clasificar correctamente entradas limpias.
Desde la perspectiva de los datos, el AT se enfoca en la diversificación de insumos mediante técnicas de aumento, utilizando datos adversariales generados por ataques convencionales y rápidos. El preprocesamiento y la generación de datos se realizan tanto a través de recolección como de técnicas genéricas de generación de datos. Estas últimas incluyen métodos de reconstrucción de datos y mejoramiento a nivel de características.
En el aspecto de modelos, el AT se aplica a diversas arquitecturas de aprendizaje profundo, tales como redes neuronales convencionales (CNNs), redes neuronales gráficas, redes neuronales recurrentes y transformadores. La integración de ataques de caja blanca y negra también es común, evaluando la robustez adversarial durante la inferencia.
Respecto a las configuraciones de entrenamiento, el AT requiere ajustes específicos tales como la modificación de funciones de pérdida y la gestión de configuraciones de hiperparámetros para asegurar la estabilidad, evitando problemas como el sobreajuste catastrófico o la eficiencia de tiempo. Se propone una dirección de investigación en el uso de mecanismos de entrenamiento híbrido que comienzan con ataques menos intensos y gradually intensificar el entrenamiento, reduciendo así el riesgo de sobreajuste.
Como conclusión, el AT representa un enfoque vital para mejorar la robustez de los modelos de aprendizaje profundo en diversas aplicaciones. La investigación futura podría centrarse en desarrollar un marco unificado para abordar los problemas de equidad, mejorando la interpretación y diseño de modelos para asegurar un equilibrio entre el rendimiento y la robustez.