对于MNIST数据集,若直接使用干净样本训练,则在evaluation set上的精度可达99.2%,但是使用FGSM攻击准确率就下降到了6.4%.在对抗训练下,干净样本的分类精度降了一点点(99.2%-98.8%),但是对攻击方法鲁棒性大大提高。 对于CIFAR10数据集,对抗模型在自然样本上的分类精度是87.3%,对抗训练后模型的精度虽没有像MNIST那么明...
对于MNIST数据集,我们考虑一个简单的卷积网络,并研究其行为如何随着不断扩大的网络规模(即,将卷积过滤器的数量和全连接的层的大小增加一倍)而针对不同的攻击而发生变化。初始网络具有一个带2个过滤器的卷积层,然后是另一个具有4个过滤器的卷积层,以及一个具有64个单元的全连接的隐藏层。卷积层之后是2×2最大...
对于MNIST数据集,使用简单的卷积网络,不断将网络size加倍(即卷积filters的数量和全连接层的size加倍),针对不同的对抗攻击 观察网络的表现是如何变化的。 网络描述:一个带有2个过滤器的卷积层+一个带有4个过滤器的卷积层+一个带有64个单元的全连接隐藏层。卷积层之后是 2×2max-pooling 层,对抗样本由ε=0.3ε...
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来自于:https://github.com/MadryLab/mnist_challenge/issues/3 xx ϵ − l ∞ 分类:adversarial learning 好文要顶关注我收藏该文微信分享 李斯赛特 粉丝-9关注 -0 +加关注 0 0 升级成为会员 «上一篇:【论文笔记】(2015,防御蒸馏)Distillation as a Defense to Adversarial Perturbations against Deep ...
这些模型可在线获得: 3个白盒排行榜上的结果 EWR-PGD在TRADES白盒MNIST和CIFAR-10排行榜上排名第一,将MNIST模型的准确性降低到92.52%,将CIFAR-10模型的准确性降低到52.95%。 EWR-PGD在MardyLab的CIFAR-10白名单排行榜中也排名第一,将其CI 所需:1积分电信网络下载...
We show in the experiments that our attack outperforms current state-of-the-art $l_{\infty}$-, $l_2$-, $l_1$-, and $l_0$-attacks on MNIST, CIFAR-10 and Restricted ImageNet datasets against unregularised and adversarially trained models. 展开 ...
1.利用UNet、ResNet、LeNet等模型识别带噪声的mnist数据集;2._采用文件接口的方 2025-03-07 03:22:32 积分:1 使用langchain框架+agent+AI工具运行代码+阿里tongyi大模型API+Stream_csv-a 2025-03-07 02:55:10 积分:1 SEM是一种基于语义描述的空间实体模型数据存储和交换的格式,用于存储空间 2025-...
个人理解都是对 Fast Gradient Sign Method (FGSM)进行迭代,看了cleverhans的代码发现 PGD 比 BIM 多了对扰动的随机处理。个人在MNIST、CIFAR-10实现发现PGD要比BIM的攻击效果好很多。 所以我的问题是,PGD和BIM的区别真的只是多了一处对扰动值的随机化处理吗?感谢各位大神查看问题描述 关注问题写回答 邀请...