华中科技大学计算机视觉实验-基于卷积神经网络的手写数字识别，和快速梯度下降法的攻击防御python源码+文档说明+结果截图

# awesome-HUST-CS-CV + 华中科技大学计算机视觉实验，基于卷积神经网络的手写数字识别（利用了2015年的ILSVRC竞赛的冠军模型ResNet “残差学习” 算法），和快速梯度下降法（FGSM）的攻击以及基于对抗训练的防御。 + 手写数字识别任务接近sota 20轮迭代下模型预测准确率可达0.996。 + 扰动幅度为 50/255 时，非定向攻击ASR可达约 50%, 定向攻击ASR 可达约 25%. + STAR please！ 效果展示： 定向攻击：