对抗训练是魔改训练方式的一种,凡事对抗一下,说不定可以提高性能,建议都试一试,网上关于对抗训练的代码已经有很多啦,笔者这里简单汇总一些,供快速应用到自己的代码中,看效果,下面的代码包括FGSM,PGD.FreeLB,Virtual Adversarial Training。欢迎关注笔者微信公众号算法让生活更美好;会有更多前沿和代码落地~欢迎关注笔者...
pgd.restore()# 恢复embedding参数 # 梯度下降,更新参数 optimizer.step()optimizer.zero_grad() Virtual Adversarial Training 除了监督任务,对抗训练还可以用在半监督任务中,尤其对于 NLP 任务来说,很多时候我们拥有大量的未标注文本,那么就可以参考Distributional Smoothing with Virtual Adversarial Training进行半监督训练...
在[8] 中,作者将这一类通过一阶梯度得到的对抗样本称之为“一阶对抗”,在实验中,作者发现,经过 PGD 训练过的模型,对于所有的一阶对抗都能得到一个低且集中的损失值,如下图所示: 我们可以看到,面对约束空间 S 内随机采样的十万个扰动,PGD 模型能够得到一个非常低且集中的 loss 分布,因此,在论文中,作者称 P...
我们采用三种类型的攻击进行验证,分别为 FGSM、PGD 和 CW。PGD 和 CW 对 MNIST 和 CIFAR 产生的攻击步长分别为 0.01 和 0.003,FGSM 的步长放大了 10 倍。我们遵循 Carlini 和 Wagner 的模式进行 CW 攻击。我们将 DRRDN 的性能与标准方式下训练的模型(即只用自然数据训...
进行对抗训练能扩充训练集的可能性,使得数据集逼近我们想要的数据分布,训练后的模型鲁棒性和泛化性能也大大增强。 目前主流对抗攻击算法的总体分支与逻辑: 其中,当算法模型参数和训练数据等信息被攻击者所掌握,并且攻击者在此基础上进行的针对性攻击 称为白盒攻击。白盒攻击主要分为基于梯度的攻击,基于优化的攻击...
起源于Rocky老师的AidLux训练营, 课程共计6节课,首先分享的是第5节“车辆检测&AI安全算法实现流程” 在第三节课中,我们学习了用目标检测YOLOv5算法训练一个车辆检测模型,并进行了基于数据为中心 的鲁棒性优化。 在第四节课中,我们又进行了对抗攻击与对抗防御的尝试,了解攻击者的手段和防御者的防御策略。 了解了...
label=predict_from_logits(model_su(img))### 对抗攻击:PGD攻击算法# adversary = LinfPGDAttack(# model_su, eps=8/255, eps_iter=2/255, nb_iter=80,# rand_init=True, targeted=False)## 对抗攻击:FGSM算法adversary=FGSM(model_su,eps=20/255,targeted=False)### 完成攻击,输出对抗样本advimg=...