如何使用 NSL 框架实现图的正则化? TFX 中的

正如前面的引言中所提到的，神经结构化学习的另一个方面是对抗性学习，它不是使用图的显式邻居来进行正则化，而是动态地和对抗性地创建隐式邻居来混淆模型。因此，使用对抗性示例进行规则化处理是提高模型健壮性的有效途径。使用 NSL 的对抗性学习可以很容易地集成到 TFX 管道中。它无需任何自定义组件，只需更新 Trainer 组件来调用 NSL 中的对抗性正则化包装器 API 即可。