下面是一个对抗训练的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchattacks# 定义模型model=nn.Sequential(nn.Linear(10,20),nn.ReLU(),nn.Linear(20,2))# 定义对抗攻击attack=torchattacks.PGD(model,eps=0.3,alpha=0.01,iters=40)# 对抗训练optimizer=optim.Adam(model.parameters(...
(3)一些其他的例子,cleverhans代码库提供了多样性的对抗样本生成方法,具体如下: sample_attacks/- directory with examples of attacks: sample_attacks/fgsm/- Fast gradient sign attack. sample_attacks/noop/- No-op attack, which just copied images unchanged. sample_attacks/random_noise/- Attack which add...
上篇博客已经说到,torch对梯度求导,仅保留叶子节点的梯度。这里使用FGSM进行说明。FGSM的公式为: 对损失函数进行反传,得到原图x的梯度方向,在梯度方向上添加定长的扰动。结果为: 这里打印了x梯度及其方向的[0,0,0,0:10]。但这里存在的一个问题是,我们仅能获得原图x的梯度,原图x为叶子结点。之后原图x送入网络,...
摘要:三款Stable Diffusion模型工具:Tensorflow / Keras移植版、Dream Textures 根据文本创建纹理背景、CHARL-E M1 Mac 版一键式安装;Scikit-decide 强化学习与自动调度工具库、streamlit-stt-app 实时语音转文字工具库、Python3面试准备与速查表、Visual Diffusion Models(视觉扩散模型)资源列表、前沿论文… 日报合辑 |...