5.[判断题]在对抗训练中，使用单步攻击（如FGSM）生成的对抗样本进行训练不会导致模型过拟合。A. 对B. 错

本题考查对抗训练以及过拟合的相关知识。解题思路是先明确对抗训练和过拟合的概念，再分析单步攻击（如FGSM）生成的对抗样本在训练过程中对模型的影响，从而判断是否会导致过拟合。

1. 明确相关概念

• 对抗训练：是一种提升模型鲁棒性的训练方法，通过在训练过程中引入对抗样本，让模型学习到如何抵抗这些经过精心构造的、旨在误导模型的样本。
• 过拟合：指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳的现象。通常是由于模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声和细节，而不是数据的一般规律。
• 单步攻击（FGSM）：是一种快速梯度符号法，通过计算损失函数关于输入的梯度，然后沿着梯度的反方向对输入进行微小的扰动，生成对抗样本。其公式为：
  $x_{adv}=x+\epsilon\cdot\mathrm{sign}(\nabla_{x}J(\theta,x,y))$
  其中，$x$ 是原始输入，$x_{adv}$ 是生成的对抗样本，$\epsilon$ 是扰动的大小，$J(\theta,x,y)$ 是损失函数，$\theta$ 是模型的参数，$y$ 是真实标签，$\nabla_{x}J(\theta,x,y)$ 是损失函数关于输入 $x$ 的梯度。

2. 分析单步攻击生成的对抗样本对模型的影响

单步攻击（如FGSM）生成的对抗样本具有一定的局限性。这些对抗样本通常是基于当前模型的梯度信息生成的，它们可能只在当前模型的局部最优解附近有效。当使用这些对抗样本进行训练时，模型可能会过度适应这些特定的对抗样本，而忽略了数据的整体分布。这就导致模型在训练过程中学习到了一些不必要的特征，使得模型在训练数据上的表现越来越好，但在未见过的测试数据上表现不佳，从而出现过拟合的现象。