2025年6月5日
生成对抗样本之 FGSM（Fast Gradient Sign Method）快速梯度符号方法，MNIST上，Pytorch实现
摘要： 关于FGSM梯度下降用于生成对抗样本 1. 数学原理 在生成对抗样本领域，有一个简单的方法是FGSM（快速梯度符号），它的核心思想是：在模型对图像进行分类的时候，对输入的图片加一个绝对值为 的扰动，这个扰动的符号取决于模型的损失函数对输入图像X的梯度符号，如下： 先求模型的输出f(x)与标签y的损失 阅读全文
posted @ 2025-06-05 20:50 3klxi 阅读(587) 评论(0) 推荐(0)