2021-01-25 00:19:01

docs/1.7/21.md

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 迄今为止，最早的也是最流行的对抗性攻击之一被称为*快速梯度符号攻击（FGSM）*，由[《解释和利用对抗性示例》](https://arxiv.org/abs/1412.6572)（Goodfellow 等）描述。 攻击非常强大，而且直观。 它旨在利用神经网络学习*梯度*的方式来攻击神经网络。 这个想法很简单，不是通过基于反向传播的梯度来调整权重来使损失最小化，攻击会基于相同的反向传播的梯度来调整输入数据，以使损失最大化。 换句话说，攻击使用损失相对于输入数据的梯度，然后调整输入数据以使损失最大化。
 
-在进入代码之前，让我们看一下著名的 [FGSM](https://arxiv.org/abs/1412.6572) Pandas示例，并提取一些符号。
+在进入代码之前，让我们看一下著名的 [FGSM](https://arxiv.org/abs/1412.6572) Pandas 示例，并提取一些符号。
 
 ![fgsm_panda_image](img/d74012096c3134b776b5e9f70e8178f3.png)