[论文笔记] Universal adversarial perturbations 说在前面 个人心得: 提出一种针对某个数据集的通用扰动的方法 用低维子空间做了一定的解释 CVPR 2017,原文链接:http://ieeexplore.ieee.org/document/8099500/ 官方开源代码:https://github.com/LTS4/universal ...
Moosavi-Dezfooli, S.-M.; Fawzi, A.; Fawzi, O.; and Frossard, P. 2017b. Universal adversarial perturbations. In CVPR, 1765– 1773. 这个问题可以使用没有内环的交替随机梯度方法快速解决,这比使用难的对抗样本进行逐个实例的对抗性训练(这需要PGD内循环来生成对抗性扰动)要高效得多。在作者的工作之前...
代码因为还有用到了别的模块, 这放在这里看看, 论文有自己的代码. importtorchimportloggingfromconfigs.adversarial.universal_attack_cfgimportcfg sub_logger=logging.getLogger("__main__.__submodule__")classAttackUni:def__init__(self,net,device,attack=cfg.attack,epsilon=cfg.epsilon,attack_cfg=cfg.attack...
代码因为还有用到了别的模块, 这放在这里看看, 论文有自己的代码.pythonimport torch import logging from configs.adversarial.universal_attack_cfg import cfg sub_logger = logging.getLogger("__main__.__submodule__") class AttackUni: def __init__(self, net, device, attack=cfg.attack, epsilon=cfg...
本文提出一种universal对抗扰动,universal 是指同一个扰动加入到不同的图片中,能够使图片被分类模型误分类,而不管图片到底是什么。示意图: 形式化的定义: 对于d维数据分布 μ,里面的每一个样本 ,存在一个分类器 。v是一个扰动,v满足: 同时,还有一个范数的约束: ...
3.universial perturbations 会使得图像主要被几个主导标签进行分类。我们假设这些主导标签占据了图像空间的大部分区域,因此可以作为欺骗大多数图像的良好候选标签。 4.把部分adversarial perturbation加入训练集进行fine-tune,只能温和地提高鲁棒性,这个简单的解决方案并不能完全避免adversarial perturbation.同时,fine-tune过程...
We demonstrate the existence of universal adversarial perturbations, which can fool a family of audio classification architectures, for both targeted and untargeted attack scenarios. We propose two methods for finding such perturbations. The first method is based on an iterative, greedy approach that ...
本文提出一种 universal 对抗扰动,universal 是指同一个扰动加入到不同的图片中,能够使图片被分类模型误分类,而不管图片到底是什么。示意图: 形式化的定义: 对于d维数据分布 μ,里面的每一个样本,存在一个分类器。v是一个扰动,v满足: 同时,还有一个范数的约束:...
本文提出一种 universal 对抗扰动,universal 是指同一个扰动加入到不同的图片中,能够使图片被分类模型误分类,而不管图片到底是什么。示意图: 形式化的定义: 对于d维数据分布 μ,里面的每一个样本 ,存在一个分类器 。v是一个扰动,v满足: 同时,还有一个范数的约束: ...
本文主要探讨了对抗训练中的Universal Adversarial Perturbations（UAP）及其相关研究。UAP指的是存在一种扰动，无论添加到哪个输入图像上，都能导致神经网络预测出错，其特殊之处在于它在一定程度上与图像本身无关，具有较强的普适性。对抗训练的目标是提高模型鲁棒性，这涉及攻击和防守策略，以及对抗样本的...