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Pytorch-Adversarial-Training-for-CIFAR-10：提供简单Pytorch实现的CIFAR-10对抗训练方法仓库

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简介：
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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    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。
     
  • CIFAR-10分类（LeNet5）的PyTorch实现.ipynb
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    本Jupyter Notebook展示了如何使用PyTorch实现经典的LeNet5神经网络模型，用于CIFAR-10数据集的图像分类任务。 Pytorch CIFAR-10分类可以使用LeNet5模型来实现。CIFAR-10数据集包含10个类别、每个类别的图像数量为6000张，总共包含60000张32x32彩色图像的训练集和测试集。在Pytorch中构建并训练一个基于LeNet5架构的神经网络模型可以有效地进行这些小图片的数据分类任务。
     
  • CIFAR-10分类（ResNet34）的PyTorch实现.ipynb
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    本Jupyter Notebook展示了如何使用深度学习框架PyTorch实现基于ResNet34架构在CIFAR-10数据集上的图像分类任务，适合初学者和研究者参考。 Pytorch CIFAR-10分类可以使用ResNet34模型来实现。这种方法能够有效地提高在CIFAR-10数据集上的分类性能。通过利用残差块的设计，ResNet34能够在较深的网络结构中保持良好的梯度流动，从而避免了传统深度神经网络可能遇到的退化问题。
     
  • PyTorch-Adversarial-示例：针对CIFAR-10和MNIST的数据集进行对抗性攻击-代码示例
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    本项目提供了使用PyTorch对CIFAR-10及MNIST数据集实施对抗性攻击的代码示例，旨在帮助研究者理解和实验神经网络的安全性和鲁棒性。 PyTorch顾问实例展示了如何对CIFAR-10和MNIST数据集进行对抗攻击。这些笔记本通过生成对抗示例来攻击PyTorch模型。未来可能会针对更多数据集提供更多的方法。
     
  • PyTorch CIFAR-10: 图像分类示例
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    本项目展示了如何使用PyTorch框架在CIFAR-10数据集上进行图像分类任务。通过构建神经网络模型，实现对包含飞机、汽车等物体的小型彩色图像的自动识别与分类。 PyTorch图片分类：CIFAR-10 目录： 1. 基于PyTorch的CIFAR-10图像分类项目使用ResNet-18 CNN模型，受PyTorch模板项目和Train CIFAR10项目的启发。然而，此存储库已与原模板分离，以便专注于快速研究与发展高级功能，并不考虑向后兼容性问题。特别地，在处理自己的数据集时可以轻松利用dataloader模块。 2. 开发环境概述： - 操作系统（OS）：Ubuntu MATE 18.04.3 LTS (Bionic) - 图形处理器单元（GPU）：NVIDIA TITAN Xp - GPU驱动程序：Nvidia-450.102.04 - CUDA工具包：CUDA 10.2 修改日期：2021年3月31日。
     
  • PyTorch-CIFAR10：使用PyTorch处理CIFAR-10数据集
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    本项目展示了如何利用深度学习框架PyTorch来训练和测试CIFAR-10图像分类模型。通过实践，学习者可以掌握基本的神经网络构建、训练及评估技巧。 在CIFAR10上使用PyTorch的个人实践灵感来源于某个项目或论文（此处省略原出处）。本段落介绍的是CIFAR-10数据集，它包含60,000张32x32彩色图像，分为10个类别。每个类别的训练集中有5,000张图片，测试集中则各有1,000张随机选择的图片。 整个数据集被划分为五个训练批次和一个单独的测试批次，每批包含10,000张图像。训练批次中的图像顺序是随机排列的，并且某些类别的数量在不同批量中可能有所不同，以确保每个类别在整个训练集中均匀分布。 为了运行该项目，请使用Python 3.6、PyTorch 0.4.0和torchvision 0.2.0版本。可以通过执行命令 `python3 main.py` 来启动程序，并且可以添加以下可选参数： - `--lr default=1e-3`: 学习率，默认值为1e-3。 - `--epoch default=200`: 训练周期数，即模型训练的轮次，默认设置为200。
     
  • 训练好的CIFAR-10 TFRecord文件
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    这段简介可以描述为：这是一个预处理过的CIFAR-10数据集，以TFRecord格式存储。它包含了经过清洗、归一化等步骤优化的数据，方便用于机器学习模型的训练和测试。 这段话共49字。如果需要更具体的细节或技术信息，请提供更多背景资料。 用TensorFlow训练好的CIFAR-10的TFRecord模型可以直接运行。
     
  • 基于PyTorch的ResNet-18在CIFAR-10数据集上的预训练模型
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  • Once-for-All Adversarial Training: [NeurIPS 2020] “一次性全方位的对抗训练”
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    Once-for-All Adversarial Training是发表于NeurIPS 2020的一篇文章，提出了一种高效的模型训练方法，通过一次性训练得到具有高泛化能力的模型，适用于多种攻击场景。 王皓涛、陈天龙等人在2020年NeurIPS会议上提出了一种新颖的“一劳永逸”的对抗训练（OAT）框架，旨在解决一个重要的新目标：即在测试阶段，在模型鲁棒性和准确性之间进行即时且无额外成本的权衡。他们证明了当尝试将标准特征和对抗性特征统计分开整合到同一模型中时的重要性。此外，研究者们还扩展了OAT方法至OATS框架，实现了对鲁棒性、准确性和计算预算之间的联合即时调整。 实验结果显示，在与传统专门训练出的鲁棒型模型相比的情况下，采用OAT或OATS的方法能够达到相似甚至更好的性能表现，并且仅需使用一个模型进行训练而无需重新培训。换句话说，这种方法在不增加额外成本的前提下提供了灵活性和优化性能的可能性。
     
  • 利用PyTorch进行Python深度学习：CIFAR-10数据集的模型训练
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    本教程详细介绍如何使用PyTorch框架在Python中对CIFAR-10数据集执行深度学习任务，并完成模型训练。 这个项目是我学习Pytorch期间完成的一个简单的CIFAR-10数据集训练模型的实践。每个步骤都有详细的注释介绍，非常适合深度学习初学者下载学习。该项目包含了我用于训练模型的代码、神经网络模型的定义以及测试模型性能的相关脚本，并且大家可以根据自己的需求修改参数进行实验。 具体来说： 1. train.py：这是用来训练模型的主要文件。 2. nn_module.py：包含的是我在项目中使用的神经网络架构的定义。 3. test.py：用于评估和验证已经训练好的模型的表现。 4. images 文件夹内存放了一些测试用的图片样本。 5. myModule_19.pth 是经过20次迭代后得到的一个预训练模型。