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PyTorch-Adversarial示例展示了对CIFAR-10和MNIST数据集的对抗攻击,并提供了相应的源代码。

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简介:
PyTorch顾问实例专门针对CIFAR-10和MNIST数据集进行的对抗攻击。这些笔记本电脑演示了利用生成对抗样本来对PyTorch模型发起攻击的技术。 计划未来扩展这些方法,以应用于更广泛的数据集。

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  • PyTorch-Adversarial-:针CIFAR-10MNIST进行-
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  • Pytorch-Adversarial-Training-for-CIFAR-10简单Pytorch实现CIFAR-10训练方法仓库
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    本仓库提供了一种针对CIFAR-10数据集的简洁PyTorch实现方案,用于进行有效的对抗训练,提升模型鲁棒性。 CIFAR-10的Pytorch对抗训练 该存储库提供了在CIFAR-10数据集上进行对抗训练方法的简单PyTorch实现。 其显示的结果精度与原始论文中的结果相似。 实验设定中,使用的基本实验设置如下: - 数据集:CIFAR-10(包含十个类别) - 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 - 训练批次大小:128 - 重量衰减:0.0002 - 动量:0.9 学习率调整的设置如下: - 学习率为0.1,时期范围为[0, 100) - 学习率为0.01,时期范围为[100, 150) - 学习率为0.001,时期范围为[150, 200) 该存储库中使用的ResNet-18架构比Madry实验室的版本小一些,但性能相似。 训练方法包括: 1. 基本训练 基本训练方法采用He初始化。
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    这段研究专注于评估和比较基于PyTorch框架下的多种算法在执行图像对抗性攻击时的效果,特别是在ImageNet、CIFAR10及MNIST数据集上。 针对ImageNet、CIFAR10 和 MNIST 的 PyTorch 对抗性攻击基准提供了评估各种对抗攻击的简单PyTorch实现。该存储库展示了每个数据集上的最新攻击成功率,并利用了如等几个流行的攻击库。如果您对这个项目有任何疑问,可以通过电子邮件与我联系。 此外,此存储库包括一个包含1,000个类的小型ImageNet验证数据集,每类有5张图像(总计5,000张)。这是ImageNet验证数据集的一个子集。
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  • PyTorch官方MNIST
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    这段简介是关于如何在PyTorch框架中使用官方提供的示例代码来操作和训练基于MNIST手写数字数据集的神经网络模型。 Pytorch 官方示例代码中的 MNIST 数据集使用 tar 命令进行了压缩,请使用 tar 工具进行解压操作。
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    本文章介绍了如何在 PyTorch 框架中进行张量的元素-wise 乘法与矩阵乘法操作,并提供了具体代码实例。 今天为大家分享一篇关于PyTorch 中对应点相乘、矩阵相乘的实例文章,具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随本段落深入了解一下吧。
  • PyTorch矩阵
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    本篇文章详细介绍了在 PyTorch 框架中如何执行对应元素相乘及矩阵乘法操作,并提供了具体代码实例以供读者参考学习。 一. 对应点相乘操作可以通过`x.mul(y)`实现,也被称为Hadamard product;这种操作不涉及求和步骤。如果在对应点相乘之后进行求和,则称为卷积。 例如: ```python data = [[1,2], [3,4], [5, 6]] tensor = torch.FloatTensor(data) ``` 输出为: ``` tensor([[ 1., 2.], [ 3., 4.], [ 5., 6.]]) ``` 使用`mul()`函数进行对应点相乘: ```python tensor.mul(tensor) ``` 结果为: ``` tensor([[ 1., 4.], [ 9., 16.], [25.,36.]]) ``` 二. 矩阵相乘可以通过 `x.mm(y)` 实现,矩阵的大小需要满足标准的线性代数规则。
  • KNN分类CIFAR-10
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    本研究探讨了K近邻(KNN)算法在CIFAR-10图像数据集上的应用效果,分析其分类性能和参数优化策略。 CIFAR-10数据集用于机器学习和深度学习中的图像多分类训练。
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    本研究聚焦于对抗样本对机器学习模型的安全威胁,深入剖析其生成原理与攻击模式,旨在提升模型鲁棒性。 要实现对抗样本攻击,请运行test.py文件。如果想测试其他图片,可以修改代码中的图片路径。