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用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类 模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，Efficientnet，MobileNet，MobileNetv2，ResNeXt，Pnasnet，RegNet，SeNet,ShuffleNet,ShuffleNetv2，Preact_ResNet，DPN，DLA 在models中有所有模型的实现，然后在main.py中定义了训练的代码，也可以进行预测我们的结果，除此之外，对所有的模型自己进行了测试，并且对准确率做了一个详细的比较，也可以根据此进行测试和比较训练。 在资源中有全部代码的学习资料，代码所有都可运行，可执行，可复现

利用GAN的思想，进行数字对抗样本生成，以LeNet作为图像分类模型，LeNet是一个小型的神经网络结构，仅包含两层卷积层、两个池化层以及三层全连接。该轻量级网络能快速、占内存小、高精确度的解决复杂度比较低的问题，如手写数字识别。 (步骤1)用LeNet网络完成手写数字识别任务。 (步骤2)利用对抗样本工具包生成针对该网络的对抗样本。 整体包括一下部分 步骤1：用`LeNet网络`完成手写数字识别任务。 LeNet 网络 数据集的下载和预处理 Image displaying pytorch 搭建LeNet LetNet 训练 超参数的设置 训练及测试模型 可视化误差曲线，准确率曲线 结果可视化，查看每一类的准确率 模型的保存与加载 步骤2：生成针对该网络的对抗样本。 威胁模型 快速梯度符号攻击 定义扰动上限 epsilons 被攻击的模型 FGSM 攻击方式 测试函数 启动攻击 对抗结果 准确性 vs Epsilon 样本对抗性示例

内容概要：基于App Inventor实现的Android app开发，app包括登录模块、注册模块、帮助模块、主界面、指南针、人脸识别、一言金句等模块功能；其中调用3个 API 接口，分别在注册模块与登录模块中实现微数据库API，在一言金句实现一言网API，在人脸识别中实现旷视API；更详细具体的内容在课程事迹说明书中可以学习查看。 适合人群：适合初学者，对App Inventor还不太熟悉的同学，可以下载导入，可直接提交大作业，附赠课程设计说明书。 能学到什么：学习App Inventor的初级使用，对App Inventor还不太熟悉的同学来说是一份非常好的内容 阅读建议：建议下载后运行http://app.gzjkw.net，导入后缀名为“.aia”文件运行可直接获得整个项目，打包后在Android 手机可安装下载进行测试。

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