Fast Gradient Sign Attack（快速梯度符号攻击）

时间 2020-07-20

标签 fast gradient sign attack 快速梯度符号攻击栏目系统网络繁體版

原文原文链接

本文是对https://pytorch.org/tutorials/beginner/fgsm_tutorial.html这篇教程的翻译与理解。主要内容主要讲述经过对原始数据加入细微的噪声获得一组新数据，在新旧两个数据经过人眼难以辨别的状况下，新数据能够欺骗分类器，从而使分类器作出错误的判断。这种方法能够用来攻击一些分类器，而且是彻底可行的。html 教程以手写数字MINST数据集为例，展现了

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1. Fast Gradient Sign Method (FGSM)原理细节及代码实现
2. 针对神经网络的快速符号攻击
3. FGSM（Fast Gradient Sign Method）_学习笔记+代码实现
4. 对抗机器学习——Fast gradient Sign Method的实践
5. 梯度（gradient）
6. 梯度(Gradient vectors)
7. FGSM（Fast Gradient Sign Method）生成对抗样本（32）---《深度学习》
8. 机器学习-梯度（gradient）与梯度下降（gradient discent）
9. ML重要概念：梯度（Gradient）与梯度下降法（Gradient Descent）
10. 梯度消失（vanishing gradient）与梯度爆炸（exploding gradient）问题
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