对抗训练及其代码实现
对抗训练及其代码实现
1： fgm
对于输入X， 正常训练得到梯度，然后给X的embeddings加一个扰动获得扰动后的梯度
（扰动根据embedding的梯度计算得来），两个梯度相加更新模型。
代码实现
import torch
class FGM():
def __init__(self, model):
self.model = model
self.backup = {}
def attack(self, epsilon=1., emb_name='emb.'):
# emb_name这个参数要换成你模型中embedding的参数名
for name, param in self.model.named_parameters():
if param.requires_grad and emb_name in name:
self.backup[name] = param.data.clone()
norm = torch.norm(param.grad)
if norm != 0 and not torch.isnan(norm):
r_at = epsilon * param.grad / norm
param.data.add_(r_at)
def restore(self, emb_name='emb.'):
# emb_name这个参数要换成你模型中embedding的参数名
for name, param in self.model.named_parameters():
if param.requires_grad and emb_name in name:
assert name in self.backup
param.data = self.backup[name]
self.backup = {}
模型中使用
# 初始化
fgm = FGM(model)
for batch_input, batch_label in data:
# 正常训练
loss = model(batch_input, batch_label)
loss.backward() # 反向传播，得到正常的grad
# 对抗训练
fgm.attack() # 在embedding上添加对抗扰动
loss_adv = model(batch_input, batch_label)
loss_adv.backward() # 反向传播，并在正常的grad基础上，累加对抗训练的梯度
fgm.restore() # 恢复embedding参数
# 梯度下降，更新参数
optimizer.step()
model.zero_grad()
2： PGD
对于每个x:
1.计算x的前向loss、反向传播得到梯度并备份
对于每步t:
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(超出范围则投影回epsilon内)
3.t不是最后一步: 将梯度归0，根据1的x+r计算前后向并得到梯度
4.t是最后一步: 恢复(1)的梯度，计算最后的x+r并将梯度累加到(1)上
5.将embedding恢复为(1)时的值
6.根据(4)的梯度对参数进行更新
代码实现
import torch
class PGD():
def __init__(self, model):
self.model = model
self.emb_backup = {}
self.grad_backup = {}
def attack(self, epsilon=1., alpha=0.3, emb_name='emb.', is_first_attack=False):
# emb_name这个参数要换成你模型中embedding的参数名
for name, param in self.model.named_parameters():
if param.requires_grad and emb_name in name:
if is_first_attack:
self.emb_backup[name] = param.data.clone()
norm = torch.norm(param.grad)
if norm != 0 and not torch.isnan(norm):
r_at = alpha * param.grad / norm
param.data.add_(r_at)
param.data = self.project(name, param.data, epsilon)
def restore(self, emb_name='emb.'):
# emb_name这个参数要换成你模型中embedding的参数名
for name, param in self.model.named_parameters():
if param.requires_grad and emb_name in name:
assert name in self.emb_backup
param.data = self.emb_backup[name]
self.emb_backup = {}
def project(self, param_name, param_data, epsilon):
r = param_data - self.emb_backup[param_name]
if torch.norm(r) > epsilon:
r = epsilon * r / torch.norm(r)
return self.emb_backup[param_name] + r
def backup_grad(self):
for name, param in self.model.named_parameters():
if param.requires_grad:
self.grad_backup[name] = param.grad.clone()
def restore_grad(self):
for name, param in self.model.named_parameters():
if param.requires_grad:
param.grad = self.grad_backup[name]
使用
pgd = PGD(model)
K = 3
for batch_input, batch_label in data:
# 正常训练
loss = model(batch_input, batch_label)
loss.backward() # 反向传播，得到正常的grad
pgd.backup_grad()
# 对抗训练
for t in range(K): ## 注意注意，对抗扰动是累加的，每次都是在上一次加扰动的基础上再加扰动
pgd.attack(is_first_attack=(t==0)) # 在embedding上添加对抗扰动, first attack时备份param.data
if t != K-1:
model.zero_grad()
else:
pgd.restore_grad() ## 只保存最后一次扰动的梯度，来更新模型参数
loss_adv = model(batch_input, batch_label)
loss_adv.backward() # 反向传播，并在正常的grad基础上，累加对抗训练的梯度
pgd.restore() # 恢复embedding参数
# 梯度下降，更新参数
optimizer.step()
model.zero_grad()
代码部分参考自：功守道：NLP中的对抗训练 + PyTorch实现
3 freelb
对于每个输入x:
1、通过均匀分布初始化扰动r，初始化梯度g为0，设置步数为K
对于每步t=1...K:
2、根据x+r计算前向loss和后向梯度g1，累计梯度g=g+g1/k
3、更新扰动r，更新方式跟PGD一样
4、根据g更新梯度
代码实现
在这里插入代码片
使用
在这里插入代码片