2020年9月25日 · 本文介绍了Fast Gradient Projection Method (FGPM)，一种针对文本的对抗样本生成方法，旨在提升对抗训练的效率和质量。FGPM通过同义词替换，解决了文本数据离散性和语义连续性的挑战，比现有方法更快且效果更好。

2020年8月9日 · Thereby, we propose a fast text adversarial attack method called Fast Gradient Projection Method (FGPM) based on synonym substitution, which is about 20 times faster than existing text attack methods and could achieve similar attack performance.

2021年5月17日 · 该论文中作者提出了一种基于同义词替换的快速梯度投影方法（FGPM），该方法根据梯度大小和原单词与候选单词在梯度方向上的投影距离的乘积来计算每个替换的得分。 FGPM 具有一定的攻击性能和可转移性，同时比目前最快的文本攻击方法快 20 倍左右（时间上的统计）。 作者还将通过 FGPM 生成的对抗样本与对抗训练结合起来作为一种模型防御的手段，并扩展到大型神经网络和数据集。 论文作者形式化地定义了用于文本分类的对抗样本，并详细 …

Adversarial Training with Fast Gradient Projection Method against Synonym Substitution based Text Attacks - JHL-HUST/FGPM

2023年5月16日 · 在这项工作中，我们提出了一种快速梯度投影方法( fgpm )来生成基于同义词替换的文本对抗样本，其中每个替换都是由原始词和候选词在梯度方向上的投影距离和梯度大小的乘积来评分的。

本文提出了基于同义词替换的Fast Gradient Projection Method（FGPM）方法，在提升效率的同时能保持同等的对抗性能。 此前的基于同义词替换的对抗攻击方法，往往是选择 w_i 在词 向量空间 邻域 \delta 内的所有词作为 同义词候选集，随后逐一使用同义词 \ {\hat {w}_i^j\}_ {j=1}^n 替换原始 w_i ，送入模型forward，最后选择使得Ground Truth类别概率最低的同义词作为最终替换词。 这种方法需要多次做forward，因此效率很低。 本文提.

2020年11月29日 · 本文介绍了一种新的文本对抗样本生成方法——快速梯度投影方法 (FGPM)，针对文本数据的离散性，提出同义词替换策略。 FGPM通过计算梯度大小与投影距离的乘积来评估替换得分，旨在提高模型的鲁棒性。 实验表明，将对抗样本用于对抗训练可以提升模型的性能。 ©PaperWeekly 原创 · 作者｜孙裕道. 学校｜北京邮电大学博士生. 研究方向｜GAN图像生成、情绪对抗样本生成. 论文标题： Fast Gradient Projection Method for Text Adversary Generation …

FGPM serves Milwaukee’s first generation professionals by answering common workplace questions, unpacking professional norms, and providing practical advice to those navigating professional life for the first time.

对抗训练通过添加扰动构建对抗样本，喂入模型一同训练，提高模型遇到对抗样本时的鲁棒性，同时一定程度也能提高模型的表现和泛化能力。 公式解读其中D代表训练集，x代表输入，y代表标签，θ是模型参数，L (x,y;θ)…

FGSM是Goodfellow提出对抗训练时的方法，假设对于输入的梯度为： g = \nabla_xL (\theta,x,y) \\ 那扰动肯定是沿着梯度的方向往损失函数的极大值走： r_ {adv} = \epsilon ·sign (g) \\ FSGM是每个方向上都走相同的一步，Goodfellow后续提出的FGM则是根据具体的梯度进行scale，得到更好的对抗样本： r_ {adv}=\epsilon g/||g||_2 \\ 伪代码： 1.计算x的前向loss、反向传播得到梯度. 2.根据embedding矩阵的梯度计算出r，并加到当前embedding上，相当于x+r. 3.计算x+r的前 …