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【Pytorch实战教程】基于投影梯度下降（PGD）方法的对抗样本生成_投影梯度下降法
作者：盐析白兔 | 2024-07-25 13:35:31
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投影梯度下降法
1. 总体介绍
使用PyTorch实现基于投影梯度下降（Projected Gradient Descent，PGD）方法的对抗样本生成，并对一个简单的卷积神经网络进行训练和评估。具体包括以下部分：
- 导入库：导入必要的PyTorch库和模块。
- 模型定义：定义一个简单的卷积神经网络，用于分类任务。
- PGD攻击类：定义一个用于生成对抗样本的类。
- 数据准备：准备MNIST数据集，包括数据加载和预处理。
- 训练和测试函数：定义训练和测试模型的函数。
- 主函数：训练模型，生成对抗样本并测试模型性能。
2. 完整代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch- 1
- 2
- 3
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