Pytorch实现数字对抗样本生成全套代码（GAN）

pytorch 人工智能 python 深度学习

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

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