adversarial_examples_tf2：Tensorflow 2.0中的初学者友好型对抗攻击和防御库-源码

TF2中的对抗性攻击和防御库 我们提供了一个轻量级且对初学者友好的库，用于： 训练简单的图像分类器。 生成对抗性示例-扰动神经网络的输入会导致错误的输出。 通过防御这些攻击来构建更强大的分类器。 该库是检查代码和亲自尝试对抗示例的简单起点。 要更全面地了解本领域的最新技术，我们建议您查看 。 支持的数据集： 支持的攻击： 支持的防御： 安装 首先，将此存储库克隆到本地计算机上。 git clone https://github.com/summer-yue/adversarial_examples_tf2.git 使用setup.py文件导航到该目录，然后安装运行我们的代码所需的软件包。 pip install -e . 请注意，该库在及更高版本上运行。 开始使用 尝试在adversarial_examples_tf2 / experiments中运行我们的简单示例。 建立