虚拟对抗训练（VAT）是机器学习中用于提高模型鲁棒性的一种正则化技术，通过在训练期间生成对抗性扰动来实现。与依赖标注数据创建有针对性扰动的传统对抗训练不同，VAT 通过生成“虚拟”对抗样本来处理未标注数据。这些扰动被设计得微小但对模型的预测影响最大，迫使模型对这类噪声具有不变性。这种方法在半监督学习中特别有用，因为标注数据稀缺而未标注数据丰富。通过训练模型抵抗这些扰动，VAT 鼓励模型形成更平滑的决策边界和更好的泛化能力。
VAT 的核心思想包括两个步骤：生成对抗性扰动，以及更新模型以抵抗这些扰动。首先，对于给定的输入（无论是标注还是未标注），算法计算一个微小扰动，当添加到输入中时，该扰动会在模型的输出分布中引起尽可能大的变化。这个扰动是使用基于梯度的优化方法找到的，类似于构建对抗性攻击的方式。扰动生成后，模型会进行训练以最小化其对原始输入和扰动后输入的预测差异。例如，在图像分类中，VAT 可能会给一张猫的图片添加微小的不可察觉的噪声，然后训练模型对原始图片和扰动后图片产生相同的类别概率。这个过程通常作为额外的正则化项，与标准监督损失一起整合到损失函数中。
VAT 的一个主要优势在于其利用未标注数据的效率。由于扰动是在训练过程中动态计算的，因此该方法不需要预先生成对抗样本，使其具有可扩展性。例如，在自然语言处理中，VAT 可以扰动文本序列中的词嵌入，迫使模型即使在词表示发生微小变化时也能保持一致的预测。开发者可以通过修改现有训练循环来包含扰动生成和正则化步骤来实现 VAT，通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架。虽然由于生成扰动需要额外的梯度计算，VAT 会增加计算开销，但近似幂迭代等技术可以降低此成本。总的来说，VAT 是在标注数据有限但未标注数据丰富的场景中提高模型性能的实用工具。