文件名称：matlab实现罗吉特模型代码-adv:副词
文件大小：6.76MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 01:47:17
系统开源
matlab实现罗吉特模型代码使用Tensorflow制作图像对抗样本 该代码按原样提供，可能无法再进行更新。 非常有帮助。 目录 （已过时） 该仓库包含纯Tensorflow中实现的制作算法。 可以在文件夹中找到算法。 该实现遵循tensor-in，tensor-out的原理。 它们都返回可以通过sess.run(...)运行的Tensorflow操作。 原料药 快速梯度法（FGM）/ fgm ( model , x , eps = 0.01 , epochs = 1 , sign = True , clip_min = 0.0 , clip_max = 1.0 ) 如果sign=True ，请使用渐变符号作为噪声，否则直接使用渐变值。 根据经验，渐变符号效果更好。 目标快速梯度法（FGMT） fgmt ( model , x , y = None , eps = 0.01 , epochs = 1 , sign = True , clip_min = 0.0 , clip_max = 1.0 ): 与FGM的唯一区别在于，这是有针对性的攻击，即可以提供所需的目标。 如果y=None
【文件预览】：
adv-master
----.travis.yml(103B)
----example()
--------fgsm_mnist.py(8KB)
--------deepfool_mnist_batch.py(8KB)
--------cw2_mnist_binary_search.py(12KB)
--------fgmt_mnist2.py(9KB)
--------fgmt_mnist.py(9KB)
--------deepfool_mnist2.py(9KB)
--------img()
--------cw2_mnist.py(12KB)
--------model()
--------compare_all.py(11KB)
--------cw8_mnist.py(11KB)
--------deepfool_noise.py(8KB)
--------result.txt(21KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------cw2result.txt(2KB)
--------deepfool_mnist.py(8KB)
--------.gitignore(9B)
--------jsma_mnist_scratch.py(8KB)
--------attacks()
--------jsma_profile.py(3KB)
--------jsma_mnist_10x10.py(9KB)
--------deepfool_mnist2_batch.py(9KB)
--------jsma_mnist_diff.py(9KB)
----img()
--------cw2_mnist_binary_search.png(27KB)
--------fgvm_mnist.png(22KB)
--------compare.png(24KB)
--------deepfool_mnist.png(28KB)
--------jsma_mnist.png(46KB)
--------jsma_mnist_diff.png(47KB)
--------fgsm_mnist.png(23KB)
--------jsma_mnist_scratch.png(7KB)
----LICENSE(1KB)
----.DS_Store(6KB)
----stAdv()
--------README.rst(3KB)
--------docs()
--------stadv()
--------tests()
--------LICENSE(1KB)
--------.DS_Store(8KB)
--------illustration-stadv-mnist.png(9KB)
--------requirements.txt(478B)
--------setup.py(2KB)
--------Makefile(213B)
--------demo()
----README.md(6KB)