pgd=PGD(model)K=3forbatch_input,batch_labelindata:# 正常训练 loss=model(batch_input,batch_label)loss.backward()# 反向传播,得到正常的grad pgd.backup_grad()# 保存正常的grad # 对抗训练fortinrange(K):pgd.attack(is_first_attack=(t==0))# 在embedding上添加对抗扰动,first attack时备份param.data...
5. NLP中的两种对抗训练 + PyTorch实现 a. Fast Gradient Method(FGM) 需要使用对抗训练的时候,只需要添加五行代码: 使用的时候,要麻烦一点: 在[8]中,作者将这一类通过一阶梯度得到的对抗样本称之为“一阶对抗”,在实验中,作者发现,经过PGD训练过的模型,对于所有的一阶对抗都能得到一个低且集中的损失值,如...
pgd.restore() # 恢复embedding参数 optimizer.step()# 梯度下降,更新参数 model.zero_grad() 4、R-Dropout dropout的本质就是给模型加一些扰动,而R-dropout就是要扰动,更要保证这种扰动对结果尽可能小,优化两次kl散度,这种思想和对抗扰动有异曲同工之妙,这种训练就让模型的稳定性和鲁棒性大幅提升,实现起来也很...
5. NLP中的两种对抗训练 + PyTorch实现 a. Fast Gradient Method(FGM) 需要使用对抗训练的时候,只需要添加五行代码: 使用的时候,要麻烦一点: 在[8]中,作者将这一类通过一阶梯度得到的对抗样本称之为“一阶对抗”,在实验中,作者发现,经过PGD训练过的模型,对于所有的一阶对抗都能得到一个低且集中的损失值,如...
你可以通过集成Adversarial Library中的Auto-PGD或Decoupled Direction and Norm(DDN)算法来实现这一目标。这些算法能够有效地测试你的模型是否容易受到特定类型的扰动影响。 此外,对于从事语义分割任务的研究者来说,库内新增的Dense Adversary Generation(DAG)或Adaptive Segmentation Mask Attack(ASMA)算法能够更加精确地...
不过这样实现就与我们追求插件式简单好用的初衷相悖,这里就不赘述了,感兴趣的读者可以自行实现。 Projected Gradient Descent(PGD) 内部max的过程,本质上是一个非凹的约束优化问题,FGM解决的思路其实就是梯度上升,那么FGM简单粗暴的“一步到位”,是不是有可能并不能走到约束内的最优点呢?当然是有可能的。于是,一...
不过这样实现就与我们追求插件式简单好用的初衷相悖,这里就不赘述了,感兴趣的读者可以自行实现。 Projected Gradient Descent(PGD) 内部max 的过程,本质上是一个非凹的约束优化问题,FGM 解决的思路其实就是梯度上升,那么 FGM 简单粗暴的“一步到位”,是不是有可能并不能走到约束内的最优点呢?当然是有可能的。
不过这样实现就与我们追求插件式简单好用的初衷相悖,这里就不赘述了,感兴趣的读者可以自行实现。 b.Projected Gradient Descent(PGD) 内部max的过程,本质上是一个非凹的约束优化问题,FGM解决的思路其实就是梯度上升,那么FGM简单粗暴的“一步到位”,是不是有可能并不能走到约束内的最优点呢?当然是有可能的。于是,...
测评团队使用 MindArmour 对 OCR 服务的鲁棒性进行测评，发现 OCR 服务中部分模型对自然扰动和对抗样本的防御能力较差，如文本框检测模型在校验噪声、PGD、PSO（粒子群）等攻击算法下准确率小于 66%；并以此指导模型开发团队通过对抗样本检测、数据增强训练等技术，使得模型对恶意样本的识别准确率达到 95+%，提高了模型...
2 根据PGD攻击方法生成对抗样本 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from deeprobust.image.attack.pgdimportPGDfrom deeprobust.image.configimportattack_paramsimporttorchimportdeeprobust.image.netmodels.resnetasresnet model=resnet.ResNet18().to('cuda')model.load_state_dict(torch....