写一段I-FGSM的latex伪代码。

以下是I-FGSM的伪代码：

输入：图像$x$，标签$y$，学习率$\alpha$，迭代次数$T$，扰动范围$\epsilon$

输出：扰动后的图像$x'$

1. 初始化$x' = x$
2. for $t = 1$ to $T$ do
3. $\quad$ 计算损失函数$L(x',y)$的梯度$\nabla_x L(x',y)$
4. $\quad$ 计算扰动项$d_t = \alpha \text{sign}(\nabla_x L(x',y))$
5. $\quad$ 如果$d_t$的$L_{\infty}$范数超过了$\epsilon$，则将$d_t$削减到$L_{\infty}$范数等于$\epsilon$
6. $\quad$ 更新扰动后的图像$x' = \text{clip}(x' + d_t, 0, 1)$，其中$\text{clip}(x,a,b)$表示将$x$限制在区间$[a,b]$内
7. end for
8. 返回$x'$