的梯度方向,接着乘以一個步長,得到的“擾動”加在原來的輸入 上就得到了在FGSM攻擊下的樣本。 ...
FGSM原論文地址:https: arxiv.org abs . .FGSM的原理 FGSM的全稱是Fast Gradient Sign Method 快速梯度下降法 ,在白盒環境下,通過求出模型對輸入的導數,然后用符號函數得到其具體的梯度方向,接着乘以一個步長,得到的 擾動 加在原來的輸入 上就得到了在FGSM攻擊下的樣本。 FGSM的攻擊表達如下: 那么為什么這樣做有攻擊效果呢 就結果而言, ...
2019-03-28 16:31 3 9741 推薦指數:
的梯度方向,接着乘以一個步長,得到的“擾動”加在原來的輸入 上就得到了在FGSM攻擊下的樣本。 ...
引言 在深度學習領域內的對抗樣本綜述(二)中,我們知道了幾種著名的對抗攻擊和對抗防御的方法。下面具體來看下幾種對抗攻擊是如何工作的。這篇文章介紹FGSM(Fast Gradient Sign Method)。 預備知識 符號函數sign 泰勒展開 當函數\(f(x)\)在點\(x_0 ...
MIM攻擊原論文地址——https://arxiv.org/pdf/1710.06081.pdf 1.MIM攻擊的原理 MIM攻擊全稱是 Momentum Iterative Method,其實這也是一種類似於PGD的基於梯度的迭代攻擊算法。它的本質就是,在進行迭代的時候,每一輪的擾動 ...
PGD攻擊原論文地址——https://arxiv.org/pdf/1706.06083.pdf 1.PGD攻擊的原理 PGD(Project Gradient Descent)攻擊是一種迭代攻擊,可以看作是FGSM的翻版——K-FGSM (K表示迭代的次數),大概的思路就是,FGSM ...
PGD攻擊原論文地址——https://arxiv.org/pdf/1706.06083.pdf 1.PGD攻擊的原理 PGD(Project Gradient Descent)攻擊是一種迭代攻擊,可以看作是FGSM的翻版——K-FGSM (K表示迭代的次數),大概的思路就是,FGSM ...
上篇: https://blog.csdn.net/qq_38556984/article/details/105616211 下篇:https://blog.csdn.net/qq_3855698 ...
鏈式法則 單變量函數的鏈式法則 多變量函數的鏈式法則 梯度下降法的基 ...
一、現象介紹 靠近輸出層的hidden layer 梯度大,參數更新快,所以很快就會收斂; 而靠近輸入層的hidden layer 梯度小,參數更新慢,幾乎就和初始狀態一樣,隨機分布。 這種現象就是梯度彌散(vanishing gradient problem)。 而在另一種情況中,前面 ...