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【Pytorch实战教程】对抗样本生成中是如何添加噪声的?

对抗样本中添加随机生成的对抗噪声

通常在对抗训练或者生成对抗样本时使用,目的是为了稍微扰动模型的输入数据,从而测试或增强模型在面对输入数据轻微变化时的鲁棒性。

x = x + torch.zeros_like(x).uniform_(-self.epsilon, self.epsilon)

代码解析

  • torch.zeros_like(x): 这个函数创建一个与x具有相同形状和数据类型的全0张量。
  • .uniform_(-self.epsilon, self.epsilon): 这个方法是原地操作(即直接修改张量而不创建新张量),它将张量中的每个元素都填充为在[-self.epsilon, self.e

原文地址:https://blog.csdn.net/PoGeN1/article/details/140438733

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