小样本利器2.文本对抗+半监督 FGSM & VAT & FGM代码实现.doc
2022-07-09 14:06:23
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使用FGSM进行快速对抗训练
使用FGSM对手实施快速对抗训练代码的存储库，能够在6分钟内训练强大的CIFAR10分类器，并在12小时内训练强大的ImageNet分类器。 由 ， 和。 请参阅我们的arXiv上的论文，这是由自由对抗训练纸灵感通过Shafahi等。 （2019）。
消息
12/19/2019-ICLR 2020接受
1/14/2019-arXiv发布并发布存储库
该存储库中有什么？
带有针对MNIST，CIFAR10和ImageNet的随机初始化的FGSM对抗训练方法的实现
使用库进行和混合精度训练，以实现类似DAWNBench的加速
使用此代码库的预训练模型
ImageNet代码大部分是从派生的，并进行了相应的修改，以进行快速FGSM对抗训练
安装及使用
所有示例都可以在不使用PyTorch v1.0或更高版本进行混合精度的情况下运行
要使用混合精度培训，请按照的顶点安
2021-12-08 11:36:01
1.23MB
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本资源是基于FGSM改进的I-FGSM算法和ICCLM算法，pytorch版本，jupyter文件，可以直接运行。
2021-08-16 09:14:21
63.26MB
本资源是对抗样本领域中首次提出使用梯度方法生成对抗样本的FGSM攻击算法的一篇文章的代码实现，使用的语言是Pytorch语言，文件为Jupyter notebook文件，在电脑环境配置无问题的情况下，可以直接运行此代码文件，内含详细注释。
2021-08-11 09:15:50
31.54MB
pytorch_FGSM_对抗样本，可直接运行，论文《Adversarial Examples in the Physical World》
2021-08-03 09:49:00
21.95MB
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win10+tensorflow2.0+python3.7.4实现FGSM对抗攻击代码
2019-12-21 20:44:11
3KB
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