IFGSM

IFGSM（迭代FGSM）是一种用于生成对抗性样本的算法，它通过反复应用Fast Gradient Sign Method（FGSM）来逐步增加目标样本的损失，从而生成具有高置信度的对抗性样本。与传统的FGSM不同，IFGSM在每次迭代中都会更新模型参数，以便更好地适应目标样本。这使得IFGSM能够在较短的时间内生成高质量的对抗性样本，同时保持较低的计算成本。此外，IFGSM还可以与各种优化算法结合使用，以提高其性能和鲁棒性。总之，IFGSM是一种高效、灵活且可靠的生成对抗性样本的方法，适用于各种应用场景。