super().__init__() 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...
其中\mathrm{Clip}可以限制扰动的范围不超过 我们之前所约定的\epsilon。 代码可以参考 class PGD(nn.Module): def __init__(self,model): super().__init__() 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...
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...
随机化防御方法的核心思想是对输入数据进行随机化，使得攻击者难以构造有效的对抗样本。本文使用高斯数据增强方法对 DQN 模型进行随机化防御 [15]。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 ...
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/...
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/...
这篇论文里是这样描述的 TheirPGDattack consists of initializing the search for an adversarial example...