我们利用投影梯度下降(PGD)研究了MNIST和CIFAR10上多个模型的局部最大值landscape。从测试数据点周围的\ell_{\infty}球(\mathcal{S})内进行PGD。 在x+\mathcal{S}内随机选择起始点进行PGD,损失值以相当一致的方式增加,并趋于稳定。并且经过对抗训练的模型的最终损失值会小于标准模型的损失值。 在MNIST 和 CIFAR...
对抗样本生成的PGD和C&W方法 查看原文 机器学习正则化准备知识—范数 向量。2.L-0范数L0范数即为向量中非零元素的个数。 例如:w={2,10,99,0,50} 则其L0范数为: 3.L-1范数依据范数定义,则L1-范数为: 若w为二维向量,即(w1,w2...其实就是舍弃较小值,保留最大值。类似于: 6.总结 本文是为机器...
Kurakin等人(2016)提出的BIM方法是FGSM的迭代版本. PGD攻击是BIM的变体, 它以均匀的随机噪音作为初始化,...
还有一个重要区别是PGD这个名字中的"P",即用梯度的projection取代了BIM对梯度的clip操作。原文对Projecte...
百度试题 结果1 题目以下哪个不是图像识别中的常用对抗样本生成方法? A. FGSM B. PGD C. C&W D. SQL 相关知识点: 试题来源: 解析 D
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...