FGSM和FGM方法是Goodfellow等人分别在[1]和[2]中提出的。思想很简单,就是让扰动的方向是沿着梯度提升的方向的,沿着梯度提升也就意味着让损失增大的最大。FGSM(Fast Gradient Sign Method)和FGM(Fast Gradient Method)的区别在于采用的归一化的方法不同,FGSM是通过...
4. FreeAT(Free Adversarial Training) 在PGD的计算过程中,每次做前向后向计算时,不管是参数的梯度还是输出的梯度,都会计算出来,只不过在梯度下降的过程中只利用参数的梯度,在梯度提升的过程中只利用输入的梯度,这实际上有很大的浪费。 我们能不能在一次前向后向计算过程中,把计算出来的参数的梯度和输入的梯度同时...
我们首先来看一下对抗训练的一般性原理,对抗训练可以概括为如下的最大最小化公式: 2. FGSM/FGM方法 3. PGD方法 4. FreeAT(Free Adversarial Training) 在PGD的计算过程中,每次做前向后向计算时,不管是参数的梯度还是输出的梯度,都会计算出来,只不过在梯度下降的过程中只利用参数的梯度,在梯度提升的过程中只利用...
L-infinity norm比L2 norm更能衡量加入噪声后的样本和原始样本之间的距离。 1.3 FGSM和FGM模型 Fast Gradient Sign Method (FGSM) and Fast Gradient Method (FGM) paper: Explaining and Harnessing Adversarial Examples、Adversarial Training Methods for Semi-Supervised Text Classification Goodfellow在15年提出的FGSM...
基于预防的方法主要包含随机(Stochastic)、生成(Generative)、训练过程(Training Process)、结构(Architecture)、再训练(Retrain)和预处理输入(Pre-process input)。虽然现有的防御方法很容易被厉害的攻击手段攻破,但有一种防御算法还没有被完全攻...
TAVAT: Token-Aware Virtual Adversarial Training for Language Understandingarxiv.org/abs/2004.14543 本文提出了一种细粒度的“虚拟”对抗训练方法应用于多种NLP任务。注意这里的“虚拟”与通常意义上的VAT(半监督)概念不同,指的是产生的对抗样本不必对应valid tokens,因此是“虚拟的”。 目前NLP的对抗训练通常都...
visualizationmnist-classificationadversarial-trainingcifar10-classification UpdatedAug 26, 2020 Python liuyukid/transformers-ner Star208 Code Issues Pull requests Pytorch-Named-Entity-Recognition-with-transformers crftransformerspgdpytorchspanneralbertbertsoftmaxfgmelectraxlmrobertaadversarial-trainingdistilbertcamembert...
FGM & VAT in training process. The experiments on DuReader_robust show that our model outperforms the baseline based on Chinese-MacBERT-Base without adversarial methods, which means our model is more stable to noises and confusions.Sun, Bo...
外层loss其实就是常规的nn的最小化loss的过程,内层loss指的是产生的对抗样本能够最大化模型的loss,同时对抗样本和原始样本之间的差异又不能太大,产生了最大化loss的对抗样本之后,然后模型最小化这些对抗样本的loss,和fgm的代码逻辑是差不多的。 不同对抗训练方法的大一统公式 ...
Most of existing studies believe that high uncertainty can be a good indicator of potential reward, and thus primarily focus on the estimation of model uncertainty. We argue that such an approach overlooks the subsequent effect of exploration on model training. From the perspective of online learnin...