matlabauc代码-Reverse-Cross-Entropy:逆交叉熵训练以进行对抗性检测（NeurIPS2018）

Matlab的耳语反向交叉熵训练 反向交叉熵训练（RCE）是一种新颖的训练方法，它可以学习更多区分特征的表示形式以检测对抗性示例。 技术细节在以下内容中指定： （NeurIPS 2018） 庞天宇，杜超，董银鹏和朱俊 训练 我们提供有关MNIST和CIFAR-10的培训代码。 我们的代码基于。 先决条件： 安装TensorFlow 1.9.0（Python 2.7）。 下载/数据集。 如何运行： 使用RCE在MNIST上训练ResNet-32的示例： python train.py --train_data_path= ' mnist_dataset/data_train.bin ' \ --log_root=models_mnist/resnet32 \ --train_dir=models_mnist/resnet32/train \ --dataset= ' mnist ' \ --num_gpus=1 \ --num_residual_units=5 \ --mode=train \ --Optimizer= ' mom ' \ --total_steps=20000 \ --