文章目录
- 对抗样本中添加随机生成的对抗噪声
- 代码解析
- 应用场景
- 示例代码
 
 
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