自动攻击:相对于“可靠地评估对抗性鲁棒性和各种无参数攻击的集合”的代码-源码

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自动攻击 “可靠的评估对抗性鲁棒性与各种无参数攻击相结合” 弗朗切斯科·克鲁斯( Francesco Croce)和马蒂亚斯·海因( Matthias Hein) ICML 2020 我们建议使用四种不同攻击的组合来可靠地评估鲁棒性: APGD-CE ,这是我们在交叉熵方面的新的无步长PGD版本, APGD-DLR ,我们在新的DLR损失上推出的新的无步长PGD PGD版本, FAB ,将对抗性扰动的规范降到最低 , Square Attack ,一种查询效率高的黑盒攻击 。 注意:我们修复了攻击的所有超参数,因此不需要调整就可以测试每个新的分类器。 消息 [2020年10月] AutoAttack在新的基准测试用作标准评估,该基准包含最强大分类器的! 请注意,此页面和RobustBench的排行榜是同时维护的。 [2020年8月] 更新的版本:为了i)将AutoAtta

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