Projected Gradient Descent(PGD) FGM 的思路是梯度上升,本质上来说没有什么问题,但是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,一个新的想法诞生了,Madry 在 18 年的 ICLR 中提出了 Projected Gradient Descent(PGD)方法,简单的说,就是"小步走,多走几步",...
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,一个很intuitive的改进诞生了:Madry在18年的ICLR中[8],提出了用Projected Gradient Descent(PGD)的方...
于是,一个很intuitive的改进诞生了:Madry在18年的ICLR中[8],提出了用Projected Gradient Descent(PGD)的方法,简单的说,就是“小步走,多走几步”,如果走出了扰动半径为\epsilon的空间,就映射回“球面”上,以保证扰动不要过大: \begin{align} x_{t+1} &= \Pi_{x+\mathcal{S}}(x_t+\alpha g(x_t)...
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,一个很 intuitive 的改进诞生了:Madry 在 18 年的 ICLR 中 [8],提出了用 Projected Gradie...
A PyTorch implementation of Projected Gradient Descent (PGD) adversarial attack generation - kesaroid/PGD-PyTorch
在本文中,我们详细介绍了FGSM的原理,并使用PyTorch实现了相关代码。 当然,FGSM虽然简单,但面对复杂模型时对抗攻击效果会受到限制。后续我们也可以探索更复杂的攻击方法,比如PGD(Projected Gradient Descent)等。通过对这些技术的理解和应用,我们可以提升模型的鲁棒性,保障其在真实场景中的可靠性。
uaps .gitignore LICENSE.md README.md attacks.py imgnet_labels.json requirements.txt utils.py This repository implements the targeted and untargeted versions of theStochastic Gradient Descent (SGD)algorithm (also known as Stochastic Projected Gradient Descent (sPGD) inMummadi et al.andDeng & Karam...
Implementation of the Fast Gradient Sign Method (FGSM) and Projected Gradient Descent (PGD) that are aware of signal-to-perturbation ratios rfml.data Classes for creating datasets from raw-IQ samples, splitting amongst training/validation/test datasets while keeping classes and signal-to-noise ratios...
Fast Gradient Method (FGM):对embedding层在梯度方向添加扰动 Projected Gradient Descent (PGD) [2]:迭代扰动,每次扰动被投影到规定范围内 动机:对抗训练降低了计算效率,使用混合精度训练优化训练耗时 混合精度训练 在内存中用FP16做存储和乘法来加速 用FP32做累加避免舍入误差 ...
Projected Gradient Descent (PGD) [2]:迭代扰动,每次扰动被投影到规定范围内 动机:对抗训练降低了计算效率,使用混合精度训练优化训练耗时 混合精度训练 在内存中用FP16做存储和乘法来加速 用FP32做累加避免舍入误差 损失放大 反向传播前扩大2^k倍loss,防止loss下溢出 ...