robust-models-transfer: 我们在NeurIPS 2020 *oral* 上的官方存储库 - 对抗性强健的图像...
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简介：
Robust-Models-Transfer是我们在NeurIPS 2020会议上发表的*oral*论文的官方代码和资源库，专注于开发对抗环境下鲁棒性更强的图像模型迁移技术。
使用对抗性强健的ImageNet模型进行转移学习的研究表明了这些模型在迁移任务中的优越性。该研究提供了复制其结果所需的代码和模型资源。论文探讨了一个核心问题：对抗性强健性的ImageNet模型是否具有更好的迁移能力？作者包括Hadi Salman、Andrew Ilyas、Logan Engstrom、Ashish Kapoor以及Aleksander Madry。
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