文件名称：Data_Dependent_Randomized_Smoothing:这是“数据相关的随机平滑”工作的正式回购
文件大小：39KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-17 10:52:34
Python
数据相关的随机平滑 这是“数据相关的随机平滑”工作的正式回购 预印本： : 环境安装： 首先，您需要通过运行以下命令从提供的yml文件中安装环境： conda env create -f ddsmoothing.yml 然后，通过运行以下命令激活环境： conda activate ddsmoothing 重现我们的结果： 对于Cifar10结果，请通过运行cd CIFAR10导航到CIFAR10目录，并使用本文中提到的超参数运行相应的主文件。 对于ImageNet结果，应从相应纸张的原始存储库中下载预训练的权重。 另外，修改all_datasets.py作为ImageNet的保存路径。 使用依赖于数据的平滑来验证模型。 要使用依赖于数据的随机平滑来验证模型，我们使用repo ，其中将certify.py替换为certify_ds.py 。 是否想在新的RS培训框架中使
【文件预览】：
Data_Dependent_Randomized_Smoothing-main
----ddsmoothing.yml(3KB)
----ImageNet()
--------train_rs.py(18KB)
--------utils.py(3KB)
--------all_datasets.py(2KB)
--------train_smoothadv.py(18KB)
--------train_macer.py(17KB)
--------attacker.py(9KB)
----certify_ds.py(3KB)
----CIFAR10()
--------train_smooth_adv.py(18KB)
--------models()
--------all_datasets.py(2KB)
--------train_macer.py(18KB)
--------attacker.py(9KB)
----README.md(2KB)
----optimize_sigma.py(1KB)