通过上面的实验发现:不管是正常训练的模型还是对抗训练的模型,最终的loss都是很接近(集中)的,这个集中现象说明了一个问题:即对于所有的一阶攻击方法,只要对PGD鲁棒,则对其它所有的方法也鲁棒。 本文的实验表明,PGD攻击方法是目前最强的一阶攻击方法,虽然目前用于求解机器学习的优化方法有很多中,但是目前最有效的仍然是...
1.PGD是迭代K次r后取最后一次扰动的梯度更新参数,FreeLB是取K次迭代中的平均梯度 2.PGD的扰动范围都在epsilon内,因为伪代码第3步将梯度归0了,每次投影都会回到以第1步x为圆心,半径是epsilon的圆内,而FreeLB每次的x都会迭代,所以r的范围更加灵活,更可能接近局部最优: \mathcal{I}_t=\mathcal{B}_{X+r_0...
现有对抗工作在语义分割模型的鲁棒性上有两个问题:第一个是之前在分割上的攻击较弱,从而导致对抗训练生成的鲁棒在面对更强大的攻击时(SegPGD)时会不鲁棒,比如作者使用强大的攻击设置(即大量攻击迭代)评估之前工作中经过对抗训练的分割模型,发现鲁棒性会显着降低。SegPGD 可以进一步降低 mIoU,在 100 次攻击迭代下,Ci...
在训练过程中,以保证动作质量为前提,然而再完成预期组数,所选重量也不用过大,以小重量多组数(每个动作12-20次,每次3-5组)的方式完成即可,在每一次过程中都要做到主动控制,集中自己的注意力去感受目标肌肉的收缩与伸展,从而在整体上提升训练效果。 训练结束后,做好拉伸来帮助肌肉恢复,不要立即停止。 一般情况下,...
目标：通过引入内容感知的重新组装机制，CARAFE旨在提高上采样过程的准确性和效率。创新点 内容感知上采样...
FGM直接通过epsilon参数一下子算出了对抗扰动,这样得到的可能不是最优的。因此PGD进行了改进,多迭代几次,慢慢找到最优的扰动。 引用[1]: FGM简单粗暴的“一步到位”,可能走不到约束内的最优点。PGD则是“小步走,多走几步”,如果走出了扰动半径为epsilon的空间,就映射回“球面”上,以保证扰动不要过大 ...