文件名称：TRADES:TRADES（通过代理损失最小化实现TRadeoff启发的对抗防御）
文件大小：162KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-06 03:06:49
Python
交易（TR adeoff启发甲dversarial DE fense通过S urrogate丢失最小化） 这是代码“理论上有原则的权衡鲁棒性和准确性之间的”由（CMU，TTIC），（弗吉尼亚大学），建滔焦分校（UC Berkeley），埃里克·P.兴（ CMU＆Petuum Inc。），Laurent El Ghaoui（加州大学伯克利分校）和Michael I. Jordan（加州大学伯克利分校）。 该方法是的。 从TRADES健壮模型转换而来的攻击方法是的。 先决条件 Python（3.6.4） 火炬（0.4.1） CUDA 麻木 安装 我们建议使用Anaconda或Miniconda安装依赖项。 这是一个示例命令： $ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh $ ba
【文件预览】：
TRADES-master
----models()
--------wideresnet.py(4KB)
--------wideresnet_update.py(4KB)
--------__init__.py(135B)
--------small_cnn.py(2KB)
--------net_mnist.py(1KB)
--------resnet.py(4KB)
----pgd_attack_cifar10.py(6KB)
----images()
--------NeurIPS.png(73KB)
--------grid.png(75KB)
----evaluate_attack_cifar10.py(4KB)
----train_trades_cifar10.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----pgd_attack_mnist.py(6KB)
----README.md(14KB)
----train_trades_mnist_binary.py(9KB)
----evaluate_attack_mnist.py(4KB)
----trades.py(3KB)
----mnist_example_trades.py(5KB)
----train_trades_mnist.py(7KB)
----.gitignore(155B)