如何在pytorch中实现对抗性示例?

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我想重现:

来自论文https://arxiv.org/pdf/1312.6199.pdf。我想知道,如何在pytorch中实现这一点?我的主要困惑是因为loss_f我正在使用一个torch.nn.CrossEntropy()标准。我只需要更改我已经拥有的代码:

loss = criterion(outputs+r, labels)
loss.backward()

至:

loss = criterion(outputs+r, labels)
loss = loss + c * r.norm(2)
loss.backward()

或者那些东西(当然包括优化器中的r!)。我知道它不太对,因为我没有明确地说明我是如何实现的x+r或超立方体约束,但那些是我仍需要弄清楚的部分。

我想目前我想在没有超立方体约束的情况下首先关注。如果我们假设我没事,那么上述是正确的吗?我只是想知道:

loss = loss + c * r.norm(2)

尽力而为。

现在,如果我们确实包含超立方体约束,我的解决方案将如何变化?这是“惩罚功能方法”到位吗?

https://discuss.pytorch.org/t/how-does-one-implement-adversarial-examples-in-pytorch/15668

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