title | date | comments | author | categories | tags | ||||
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Adversarial Extra |
2020-05-27 16:20:00 -0700 |
true |
Yi-Wei |
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在之前的ZOO可以看到我們創造的是$norm_2$的adversarial example 在JSMA創造的是$norm_\infty$ 在EDA創造的是$norm_1$的例子,
- (Auto encoder based Z eroth Order Optimization Method for Attacking Black box Neural Networks) 主要做的有兩點:
-
使用了更新的gradient算法: The Old one The New one :
$b \in (1, dimensions)$ The Sucessful rate in iterations -
Use the dimension reduction: Here is the two method Left : Autoencoder Right: Biliner
ADMM used to solve the subproblem ‘ostrich’ is the original label, and ‘unicycle’ is the misclassified label.
將圖片分成一些區塊,並且將那些區塊做loss處理,並且用ADMM將方程式做處理,處理過後的方程式就不列上了,有點長 連結在此