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DeepCustom: 提升深度学习系统鲁棒性的快速定制化对抗数据生成方法

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简介：
简介：DeepCustom是一种创新的方法，能够为深度学习模型生成定制化的对抗性数据，从而有效提升其在各种环境下的稳定性和准确性。该技术提供了一种高效的途径来增强机器学习系统的鲁棒性，确保它们能更好地应对未知和复杂的数据情况。 通过快速且可定制的对抗性数据生成来提升深度学习系统的鲁棒性。该代码包含七个子项目。我们研究了三个自定义损失函数（LRP、NCE 和可疑性），并在MNIST和CIFAR 数据集上进行了实验。由于DGN架构因使用的数据集不同而异，因此我们将项目分成多个子项目以避免复杂性的增加。对于每个自定义损失，有两个相应的子项目：RobustMNIST 和 RobustCIFAR。因此，我们有六个与基于CAE的对抗性数据生成相关的子项目。 还有一个用于使用IBM鲁棒工具箱生成FGSM和PGD攻击数据及进行FGSM、PGD对抗训练的独立子项目。这六个项目中的每一个都包含相同的Python脚本： - CustomLosses.py：该文件包含了作为DGN模型损失函数的自定义损失函数。 - train.py：用于训练DGN模型并将生成的数据集整合进现有深度学习框架中进行鲁棒性测试和改进。

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  • DeepCustom: 提升深度学习系统鲁棒性的快速定制化对抗数据生成方法
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    简介：DeepCustom是一种创新的方法，能够为深度学习模型生成定制化的对抗性数据，从而有效提升其在各种环境下的稳定性和准确性。该技术提供了一种高效的途径来增强机器学习系统的鲁棒性，确保它们能更好地应对未知和复杂的数据情况。 通过快速且可定制的对抗性数据生成来提升深度学习系统的鲁棒性。该代码包含七个子项目。我们研究了三个自定义损失函数（LRP、NCE 和可疑性），并在MNIST和CIFAR 数据集上进行了实验。由于DGN架构因使用的数据集不同而异，因此我们将项目分成多个子项目以避免复杂性的增加。对于每个自定义损失，有两个相应的子项目：RobustMNIST 和 RobustCIFAR。因此，我们有六个与基于CAE的对抗性数据生成相关的子项目。 还有一个用于使用IBM鲁棒工具箱生成FGSM和PGD攻击数据及进行FGSM、PGD对抗训练的独立子项目。这六个项目中的每一个都包含相同的Python脚本： - CustomLosses.py：该文件包含了作为DGN模型损失函数的自定义损失函数。 - train.py：用于训练DGN模型并将生成的数据集整合进现有深度学习框架中进行鲁棒性测试和改进。
     
  • Ensemble-Pytorch：提升深度学习模型性能与鲁棒性的统一集成框架（基于PyTorch）
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    本资料集聚焦于鲁棒控制理论与应用，包含鲁棒函数解析、控制策略设计及典型实例演示，旨在帮助学习者深入理解并掌握鲁棒控制系统的设计方法。 鲁棒控制实例及代码示例能够根据输入的传递函数生成对应的鲁棒控制器各个控制参数曲线，并最终展示阶跃响应效果。
     
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