如何用对抗数据动态训练你的模型

Hugging Face 博客介绍动态对抗数据收集（DADC）：让用户用千奇百怪的手写数字骗过 SOTA 模型，再把骗成功的样本存下来继续训练，多轮重复。文中以 MNIST 手写数字识别为例，用 🤗 Spaces 搭建交互 demo，模型训练 20 个 epoch 后在测试集上达到 89% 准确率，并通过 flag 机制收集对抗样本。