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Robert+SimCLR+PGD实现文本分类

在使用SimCLR思想结合对抗训练的思想最大程度提升模型文本分类的准确率方面，你可以尝试以下方法：

  1. 对数据集进行增强，例如随机切割、随机旋转、随机缩放等，以增加模型的鲁棒性。
  2. 使用对抗训练来提高模型的鲁棒性。例如，可以使用FGSM或PGD算法来生成对抗样本，并将其添加到训练数据集中。
  3. 使用SimCLR思想来提高模型的泛化能力。例如，可以使用对比学习来训练模型，使模型学会从相似的样本中提取更好的特征。

目录

一、导入相关模块

二、加载数据集

三、定义模型函数

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