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 ...
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
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/...
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_...
TensorRT是NVIDIA推出的AI推理优化框架,专为大模型部署设计,提升生成式AI与NLP任务效率。其优势在于通过模型压缩与硬件优化,加速推理过程,支持实时应用。 框架针对transformer与卷积网络设计,兼容GPU与边缘设备,与PyTorch等工具无缝集成。AI行业依赖TensorRT实现AI大模型的高性能落地,但需专业配置以充分发挥潜力。 TensorRT在...
可以想象,复杂的非线性模型可能在极小的范围内剧烈变化,所以梯度跨度大可能就不能攻击成功,所以PGD考虑把FGSM的一大步换成多小步:瑞XfClip(j+osifln(pry)hclip用来防止一小步走得太大训练技巧|功守道:NLP中的对抗训练+PyTorch实现基于梯度的攻击FGSMwork什么是对抗攻击对抗攻击(Adversarialattacks)的常用术语李宏毅...
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/...
TheirPGDattack consists of initializing the search for an adversarial example at a random point ...