大牛们感叹一波PGD-adv_train的computational cost:之前在 0.introduction 提到过,Madry的adversarial training还没有在大规模的数据上验证过,这里首先验证了adv train在imagenet上的效果。粗略估计下Madry的方法:a rough estimate of the total adversarial training time of a model can be found by multiplying the ...
《ENSEMBLE ADVERSARIAL TRAINING: ATTACKS AND DEFENSES》 论文学习报告 组员:裴建新 赖妍菱 周子玉 2020-04-12 1 引言 机器学习(ML)模型往往容易受到敌对示例的攻击,恶意干扰输入,旨在在测试时误导模型。对抗性训练(Szegedy et al.,2013)通过使用对抗性的例子增加训练数据,增强了鲁棒性。Madry等人(2017)研究表明,...
对抗性训练:为了使模型对对抗性攻击具有鲁棒性,Madry 等人提出了对抗性训练,训练过程涉及每次迭代,生成对抗性示例,然后计算它们的损失,更新该损失的权重。 公式如下。 (Z是扰动图像) 下面总结以下这篇论文的贡献。 1、改进 UAP 计算:在论文中作者简化了找到使损失最大化的增量的公式。 这样就可以使用优化器更新 δ...
论文导读:Universal Adversarial Training 在这篇论文中,作者提出了一种优化的方法来找到给定模型的通用对抗样本(首先在 Moosavi-Desfooli 等人 [1] 中引入)。作者还提出了一种低成本算法来增强模型对此类扰动的鲁棒性。 Universal Adversarial Perturbations (UAP) 很“便宜” - 单个噪声可用于导致模型错误标记大量图...
论文导读:Universal Adversarial Training 在这篇论文种,作者提出了一种优化的方法来找到给定模型的通用对抗样本(首先在 Moosavi-Desfooli 等人 [1] 中引入)。 作者还提出了一种低成本算法来增强模型对此类扰动的鲁棒性。 Universal Adversarial Perturbations (UAP) 很便宜 - 单个噪声可用于导致模型错误标记大量图像...
论文导读:Universal Adversarial Training 在这篇论文中,作者提出了一种优化的方法来找到给定模型的通用对抗样本(首先在 Moosavi-Desfooli 等人 [1] 中引入)。作者还提出了一种低成本算法来增强模型对此类扰动的鲁棒性。 Universal Adversarial Perturbations (UAP) 很“便宜” - 单个噪声可用于导致模型错误标记大量...
论文导读:Universal Adversarial Training 在这篇论文中,作者提出了一种优化的方法来找到给定模型的通用对抗样本(首先在 Moosavi-Desfooli 等人 [1] 中引入)。作者还提出了一种低成本算法来增强模型对此类扰动的鲁棒性。 Universal Adversarial Perturbations (UAP) 很“便宜” - 单个噪声可用于导致模型错误标记大量...
对抗性训练:为了使模型对对抗性攻击具有鲁棒性,Madry 等人提出了对抗性训练,训练过程涉及每次迭代,生成对抗性示例,然后计算它们的损失,更新该损失的权重。公式如下。(Z是扰动图像) 下面总结以下这篇论文的贡献。 1、改进 UAP 计算:在论文中作者简化了找到使损失最大化的增量的公式。这样就可以使用优化器更新 δ。
Confidence-Calibrated Adversarial Training This repository contains the PyTorch code forconfidence-calibrated adversarial training (CCAT)corresponding to the following paper: D. Stutz, M. Hein, B. Schiele.Confidence-Calibrated Adversarial Training: Generalizing to Unseen Attacks. ICML, 2020. ...
Adversarial training:对抗性学习指的是利用对抗性图片包括清晰的原图来训练机器学习模型。 Adversary:对抗样本产生者,有时对抗样本也被称为adversary。 black-box attacks:黑盒攻击指的是在测试期间向目标模型喂入不利用任何模型的先验知识所生成的对抗性示例。在一些例子中,人们也假定对手具有有限的模型相关知识(比如模型...