Pytorch Adversarial Training CIFAR:此存储库为CIFAR 10上的对抗训练方法提供了简单的PyTorch实现 源码
CIFAR-10的Pytorch对抗训练 该存储库为CIFAR-10上的对抗训练方法提供了简单的PyTorch实现。 该存储库显示的精度与原始论文中的精度相似。 如果您对此存储库有疑问,请给我发送电子邮件( )或提出问题。 实验设定 此存储库中使用的基本实验设置遵循使用的设置。 数据集:CIFAR-10(10个类) 攻击方式:PGD攻击 Epsilon大小: L无限边界为0.0314 Epsilon大小:绑定L2时为0.25(用于攻击)或0.5(用于训练) 培训批次大小:128 重量衰减:0.0002 动量:0.9 学习率调整 0.1代表时期[0,100) 纪元0.01
文件列表
Pytorch-Adversarial-Training-CIFAR-master.zip
(预估有个9文件)
Pytorch-Adversarial-Training-CIFAR-master
pgd_adversarial_training.py
5KB
models
__init__.py
22B
resnet.py
5KB
basic_training_with_non_robust_dataset.py
5KB
basic_training_with_robust_dataset.py
5KB
basic_training.py
5KB
README.md
5KB
test.py
2KB
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