针对位置优化的对抗补丁进行对抗训练 | | | | 论文代码： Sukrut Rao，David Stutz，Bernt Schiele。 （2020）针对位置优化的对抗补丁的对抗训练。 在：Bartoli A.，Fusiello A.（编辑）《计算机视觉– ECCV 2020研讨会》中。 ECCV2020。《计算机科学讲义》，第12539卷。ChamSpringer。 设置 要求 Python 3.7或更高版本 火炬 科学的 h5py scikit图像 scikit学习 可选要求 使用脚本将数据转换为HDF5格式 火炬视觉 枕头 大熊猫 使用Tensorboard日志记录 张量板 除了Python和PyTorch，所有要求都可以使用pip直接安装： $ pip install -r requirements.txt 设定路径 在 ，设置以下变量： BASE_DATA ：数据

我的代码首先受到启发 https://github.com/CuthbertCai/pytorch_DANN 神经网络领域专家训练 https://arxiv.org/pdf/1505.07818.pdf implement Domain-Adversarial Training of Neural Networks by pytorch 数据集 mnist mnist_m 从下载 结果 原始纸 我的实施 仅来源 0.52 0.5 丹恩 0.766 0.82〜0.83 去做 尝试更好地调整玩具示例 使用较少的参数来训练模型

Deep generative model with domain adversarial training for predicting arterial blood pressure waveform from photoplethysmogram signal

CIFAR-10的Pytorch对抗训练 该存储库为CIFAR-10上的对抗训练方法提供了简单的PyTorch实现。 该存储库显示的精度与原始论文中的精度相似。 如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（ ）或提出问题。 实验设定 此存储库中使用的基本实验设置遵循使用的设置。 数据集：CIFAR-10（10个类） 攻击方式：PGD攻击 Epsilon大小： L无限边界为0.0314 Epsilon大小：绑定L2时为0.25（用于攻击）或0.5（用于训练） 培训批次大小：128 重量衰减：0.0002 动量：0.9 学习率调整 0.1代表时期[0，100） 纪元0.01 [100，150） 历时0.001 [150，200） 该存储库中使用的ResNet-18体系结构比Madry Laboratory小，但性能相似。 训练方法 1.基本训练 基本训练方法采用He