Bert+对抗训练+对抗性样本防御的文本分类实战

我们用Bert实现对THUCNews文本分类，在embdedding使用FGSM添加干扰实现对抗训练，并且考虑对抗性样本的防御，代码实现并进行逐行注释，使用pytorch实现。

使用BERT实现文本分类的步骤

1. 安装相应的依赖项（如pytorch、transformers等）。
2. 准备THUCNews数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集。
3. 加载预训练的BERT模型。
4. 训练模型，使用交叉熵损失函数和Adam优化器。
5. 预测结果并评估模型的性能。

在这个过程中，我们还需要考虑如何使用FGSM添加干扰实现对抗训练，并进行对抗性样本的防御。接下来，我们将逐步地介绍如何实现这些功能。

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使用BERT实现文本分类的步骤