对抗学习总结:FGSM->FGM->PGD->FreeAT, YOPO ->FreeLb->SMART->LookAhead->VAT
对抗训练基本思想——Min-Max公式中括号里的含义为我们要找到一组在样本空间内、使Loss最大的的对抗样本(该对抗样本由原样本x和经过某种手段得到的扰动项r_adv共同组合得到)。这样一组样本组成的对抗样本集,它们所体现出的数据分布,就是该中括号中所体现的。外层min()函数指的则是,我们面对这种数据分布的样本集,要通过对模型参数的更新,使模型在该对抗样本集上的期望loss最小对抗训练的核心步骤