自适应步长

面向脉冲神经网络对抗鲁棒性的可靠评测

Towards Reliable Evaluation of Adversarial Robustness for Spiking Neural Networks

对做 SNN 或脉冲类模型对抗鲁棒性评测的人，ASSG 提供了一种按输入分布自适应调整替代函数形状、缓解梯度消失的梯度估计手段，SA-PGD 则在梯度不精确时用自适应步长稳定收敛，可直接替换现有 PGD 评测流程，避免高估鲁棒性。