Dec, 2018

基于 Hessian 感知的零阶优化黑盒对抗攻击

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TL;DR本文提出了一个基于 Hessian 矩阵的零阶优化算法 ZO-HessAware，用于黑盒对抗攻击，该算法的实验证明在结构化 Hessian 逼近的情况下，具有更好的零阶收敛率和查询复杂度。
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发现论文，激发创造
  • 通过零阶自然梯度下降实现查询有效的黑盒对手

    本文提出了零阶自然梯度下降（ZO-NGD）方法，以设计对抗性攻击，通过采用零阶梯度估计技术和二阶自然梯度下降方法，在黑盒攻击场景中提高查询效率，并在图像分类数据集上进行实证评估，证明 ZO-NGD 相对于现有攻击方法可以获得显著的模型查询复杂度降低。

    Feb, 2020

  • ZOO: 无需训练替代模型的基于零阶优化的黑盒攻击深度神经网络

    本文提出了零阶优化的黑盒攻击方法，该方法不需要训练替代模型而直接估计目标 DNN 的梯度来生成对抗性例子，实验结果表明该攻击方法在 MNIST、CIFAR10 和 ImageNet 的数据集上与白盒攻击方法效果相当且明显优于现有的替代模型的黑盒攻击方法。

    Aug, 2017

  • 如何提高黑盒机器学习模型的鲁棒性？零阶优化视角

    本文提出了一种针对黑盒模型的防御式操作，通过基于降噪平滑和零阶优化的方法，将自编码器与模型结合，并在此基础上设计了 ZO-AE-DS，该方法在图像分类和重建任务上表现出更好的准确性、可靠性和查询复杂度。

    Mar, 2022

  • 信号处理和机器学习中零阶优化入门

    本文综述了零阶优化的方法，重点介绍了其优化思想、原则以及近年来的收敛分析进展。此外还介绍了零阶优化的一些应用，例如评估深度学习模型的鲁棒性、生成黑盒模型的解释以及在线传感器管理等。

    Jun, 2020

  • 零阶 Oracle 学习到学习

    本文将 learning to learn（L2L）框架扩展到零阶（ZO）优化设置，其中没有明确的梯度信息，并将学习的优化器建模为循环神经网络（RNN），通过 ZO 梯度估算器近似梯度，并利用以前迭代的知识产生参数更新，进一步引入另一个 RNN 来学习高斯采样规则并动态指导查询方向采样。我们的学习优化器在合成和实际 ZO 优化任务中表现出优异的收敛率和最终解决方案，特别是在 Black-box Adversarial Attack 任务中。

    Oct, 2019

  • 非凸随机零阶优化：处理约束、高维度和鞍点

    本文提出了针对非凸和凸优化的零阶随机逼近算法，并关注解决约束优化、高维设置和避免鞍点等问题。我们探索了结构稀疏假设的优点，并提出了一种使用零阶信息的被截断随机梯度算法和一种避免鞍点的算法，并讨论了它们的收敛率。

    Sep, 2018

  • LLM 模型的无痛二阶微调：基于黑塞矩阵的零阶优化器

    使用对角度黑塞矩阵增强零阶优化算法以提高大型语言模型的微调效果，显著减少训练步骤并有效增强模型准确性。

    Feb, 2024

  • ZO-AdaMM：零阶自适应动量方法用于黑盒优化

    该研究提出了一种名为 ZO-AdaMM 的零阶梯度黑盒优化方法，它将 AdaMM 通用于无梯度形式的场景，并阐述了它的收敛率问题以及在非凸约束优化问题中的适用性，最终通过 ImageNet 数据的两个实验应用证明了 ZO-AdaMM 的高精确度和快速收敛能力。

    Oct, 2019

  • DeepZero：扩展零阶优化以提升深度模型训练

    DeepZero 是一个基于 Zeroth-order optimization 的深度学习框架，通过三个主要创新使得 ZO 优化可用于深度神经网络的训练，同时实现了与一阶优化相当的性能，其优点包括坐标梯度估计（CGE）在训练准确性和计算效率上的优势，以及利用模型剪枝方法扩展稀疏 DL 先验信息的 ZO 训练协议，并通过特征重用和前向并行化方法提高 ZO 训练的实际实施。

    Oct, 2023

  • 高维随机零阶优化

    本文介绍了使用随机零阶查询优化高维凸函数的问题，提出了两种算法，并表明两种算法只依赖于问题的环境维度的对数收敛率。实证研究证明了理论发现，并表明我们设计的算法在高维场景中优于经典的零阶优化方法。

    Oct, 2017