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用于提高对抗性鲁棒性的特征去噪用于提高对抗性鲁棒性的特征代码和模型。 简介通过将大规模对抗训练和特征特征降噪相结合来改善对抗鲁棒性代码,并通过本文的模型将特征对抗噪声来改善对抗性鲁棒性,CVPR2019。 简介通过结合大规模对抗训练和特征降噪层,我们开发了具有强大对抗鲁棒性的ImageNet分类器。 我们的ImageNet分类器在128个GPU上进行了训练,具有极高的2000.steps白盒PGD针对性攻击的准确性,可达到42.6%。 在这种情况下,以前的模型都没有
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ImageNet-Adversarial-Training-master.zip (21个子文件)
ImageNet-Adversarial-Training-master
main.py 11KB
nets.py 2KB
adv_model.py 9KB
slurm
train.sh 2KB
eval.sh 1KB
.github
ISSUE_TEMPLATE.md 246B
tox.ini 267B
LICENSE 19KB
CONTRIBUTING.md 1014B
resnet_model.py 5KB
teaser.jpg 128KB
INSTRUCTIONS.md 7KB
.gitignore 865B
third_party
utils.py 2KB
serve-data.py 2KB
__init__.py 0B
imagenet_utils.py 8KB
README.md 141B
CODE_OF_CONDUCT.md 245B
inference-example.py 2KB
README.md 2KB
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