projected gradient descent 公式解析Projected Gradient Descent(投影梯度下降)是一种优化算法,用于解决约束优化问题。它的基本思想是在满足约束条件的可行解集合中,寻找使得目标函数最小化的解。 投影梯度下降的公式解析如下: 假设我们的目标函数为f(x),x是我们想要优化的变量,我们的约束条件是x必须满足C。我们的目标...
这种集中现象提出了一个有趣的问题,即针对PGD攻击的鲁棒性会产生针对所有一阶攻击算法的鲁棒性,即仅依赖一阶信息的攻击。只要对手仅使用损失函数相对于输入的梯度,我们就可以推测,它不会找到比PGD更好的局部最大值。 \quad 当然,我们对PGD的探索并不排除存在一些具有更大函数值的孤立最大值。但是,我们的实验表明...
投影梯度算法1. We use a projected gradient algorithm to solve the semide?nite programming relaxation. 本文基于图的最大二等分问题已有的半定规划松弛模型,给出了原问题的等价模型及其新的半定 规划松弛模型,利用投影梯度算法求解该半定规划松弛模型,最后使用随机扰动算法求得原问题 的近似最优解。