NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star0 Code Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options Breadcrumbs PGD-pytorch /data / Latest commit Harry24k Upload Data Apr 17, 2019
self.model=model#必须是pytorch的model self.device=torch.device("cuda" if (torch.cuda.is_available()) else "cpu") def generate(self,x,**params): self.parse_params(**params) labels=self.y adv_x=self.attack(x,labels) return adv_x def parse_params(self,eps=0.3,iter_eps=0.01,nb_iter=...
pgdpytorchfgsmadversarial-attacksmi-fgsmmadrylab-challenge UpdatedJul 8, 2021 Python AlbertMillan/adversarial-training-pytorch Star37 Implementation of adversarial training under fast-gradient sign method (FGSM), projected gradient descent (PGD) and CW using Wide-ResNet-28-10 on cifar-10. Sample code...
参考 训练技巧 | 功守道:NLP中的对抗训练 + PyTorch实现 基于梯度的攻击——FGSM [work] 什么是对抗攻击 对抗攻击(Adversarial attacks)的常用术语 李宏毅 深度学习19
关键代码实现部分按照【训练技巧】功守道:NLP中的对抗训练 + PyTorch实现 class FGM(): def attack(self, epsilon=1., emb_name='emb.'): # emb_name这个参数要换成你模型中embedding的参数名 for name, param in self.model.named_parameters(): if param.requires_grad and emb_name in name: self.ba...
在实验中，高斯数据增强通过在行为网络的输出上使用 Pytorch 内置的高斯函数添加高斯噪声来实现，其中高斯噪声均值为 0，标准差为0.01（由交叉验证方法得出）。进行 FGSM 白盒攻击时，高斯数据增强 DQN 模型得分情况如表 8 所示，FGSM 黑盒攻击得分情况如表 9 所示，PGD 攻击得分情况如表 10 所示，像素攻击得分...
self.model=model#必须是pytorch的model self.device=torch.device("cuda"if(torch.cuda.is_available())else"cpu") defgenerate(self,x,**params): self.parse_params(**params) labels=self.y adv_x=self.attack(x,labels) returnadv_x defparse_params(self,eps=0.3,iter_eps=0.01,nb_iter=40,clip_...
酱
就是随机化的区别，确实比较神奇。我看了作者给出的官方实现，那个projection就是直接用的np.clip，没啥...
官方的代码，里面注释说的很清楚，就是Random init的区别。官方代码的实现github.com/cleverhans-lab/...