投影梯度下降(Projected Gradient Descent, PGD) 投影梯度下降是一种用于求解带约束条件的优化问题的算法。它在每一步迭代中,先将当前解沿着梯度下降的方向进行更新,然后将更新后的解投影到可行域内,以满足约束条件。 基本步骤 梯度下降更新:首先,根据当前的解和目标函数,计算梯度,并沿着梯度的反方向更新解,得到一个...
我们用来自真实分析的思想补充这些见解,以进一步激发投影梯度下降(PGD)作为通用的“一阶攻击”,即,利用有关网络的本地一阶信息的最强攻击。 我们探索了网络架构对对抗鲁棒性的影响,并发现模型能力在这里起着重要的作用。为了可靠地抵抗强大的对抗攻击,网络需要的容量要比仅正确分类良性样本的容量更大。这表明,鞍点...
PGD(Projected Gradient Descent)是Madry等人提出的基于梯度的代攻击算法,是现行攻击能力最高的对抗算法。在进行攻击之前,会先加入随机扰动从而达到一个更优的起点,并且每一步梯度计算完成时会执行投影操作,使对抗扰动保持在以x为球心、为半径的球形体中。 至于PGD攻击的扰动参数,根据不同的攻击模型会有所不同。例如...
PGD原理解析 PGD即Projected Gradient Descent，是一种基于梯度下降的优化算法。它在机器学习和深度学习中被广泛应用，用于攻击和欺骗神经网络模型。PGD可以通过对输入样本进行微小扰动，使得模型的输出结果发生改变，从而破坏模型的鲁棒性。1.梯度下降：在深度学习中，梯度下降是一种常用的优化方法。它通过迭代更新模型的...
对此，首先在 Atari 游戏，即动态视频中实现深度Q 网络（Deep Q Network，DQN）智能体模型；其次使用快速梯度符号方法（Fast Gradient SignMethod，FGSM）白盒攻击与黑盒攻击、投影梯度下降（Projected Gradient Descent，PGD）攻击和像素攻击对 DQN 模型进行对抗攻击实验；最后使用基于高斯数据增强的随机化防御和对抗训练...
相比之下，PGD（Projected Gradient Descent）算法是一种迭代优化方法，它在每次迭代中计算梯度，并在生成扰动图像时加入投影约束，以确保生成的攻击样本仍然接近原始图像。PGD算法通过多次迭代，可以生成更为精确且难以察觉的对抗性样本，因此在对抗性防御研究中得到了广泛应用。在实现层面，实现这两种算法通常...
PGD代表的是Projected Gradient Descent，是一种求解凸优化问题的常用算法，也是机器学习和深度学习中常用的优化算法之一。PGD算法的基本思想是在每一步迭代中，对目标函数进行梯度下降，并将结果投影回一个给定的约束集合中。这种方法通常用于解决带有线性或非线性约束的优化问题，例如支持向量机、线性规划等。
如果h(x)=I_C(x),则被称为投影梯度下降(Projected gradient descent),其中 I_C(x)=\begin{cases}0,\ \ \ \ \ \ x \in C \\ \infty,\ \ \ \ x \notin C \end{cases} 如果h(x)=\lambda||x||_1,则被称为ISTA (Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm迭代收缩阈值算法)。 我平常遇到...
因此,提升语义分割模型的鲁棒性成为当前研究的热点。 在ECCV 2022会议上,研究者们提出了一种名为SegPGD(Segmentation Projected Gradient Descent)的新方法,旨在通过高效的对抗攻击来评估和提升语义分割模型的鲁棒性。本文将详细介绍SegPGD的原理、优势及其在实际应用中的效果。 SegPGD方法概述 1. 背景与挑战 传统的...
提出了PGD(projected gradient descent)方法,是first-order中的很强的方法,作者指出,如果训练的网络对PGD攻击具有鲁棒性,那么它能够抵抗当前所有的攻击。 实验验证了模型容量(model capacity)大才能够抵御对抗攻击。 2 对抗鲁棒性的优化观点 考虑一个标准的分类任务,数据集为DD,x∈Rdx∈Rd 为输入样本,y∈[k]y∈[...