训练时注入随机噪声可提升对齐泛化，类比 dropout 机制
torchcompiled · x · 2026-11-15
推主 torchcompiled 讨论一种对齐泛化技巧：训练时向模型注入随机噪声，要求模型在扰动下保持输出值稳定，从而提升泛化能力。他认为这更像是训练中更广义的噪声利用——与 dropout、小 batch 的 mini-batch 噪声、label smoothing 同属一类。最值得研究的点在于噪声注入的位置与噪声分布的选择，这些决定了对齐泛化效果的好坏。
所属事件:训练时加噪声并要求价值观稳定可提升对齐泛化(5 条相关)→
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