文件名称：adv-sat:Sinkhorn对抗训练（SAT）
文件大小：110KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-21 10:05:30
optimal-transport adversarial-training adversarial-defense sinkhorn-divergences robustness-assessment
最优运输作为对抗攻击的防御 该存储库包含论文“ （ICPR'20）的参考源代码。 有关更多信息，请查看我们的论文，或。 我们提出了一种基于最新最优运输理论和鲁棒性新指标的鲁棒对抗训练方法。 要求 python == 3.6 + pytorch == 1.6.0 advertorch == 0.2.0 您可以运行conda env create -f environment.yml来安装所需的软件包。 用SAT训练模型 要在CIFAR10上使用SAT训练模型，请使用： python train.py \ --dataset ' cifar10 ' \ -n 60 \ --epoch_adv 0 \ --gpu 0 \ --arch ' resnet ' \ --sgd \ --sink \ --sink_eps 1 \
【文件预览】：
adv-sat-main
----runs()
--------.gitkeep(0B)
----environment.yml(3KB)
----adv_examples()
--------.gitkeep(0B)
----data()
--------.gitkeep(0B)
----model()
--------checkpoints()
--------architectures()
----test_adv.py(6KB)
----train.py(8KB)
----auac.png(21KB)
----SAT.png(63KB)
----.gitignore(5B)
----README.md(3KB)
----utils()
--------utils.py(13KB)
--------losses.py(7KB)
----LICENSE.txt(21KB)