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TransferAttack开源项目 – 提升图像分类对抗性传递的框架

TransferAttack是一个基于PyTorch的框架,旨在提升图像分类中的对抗性传递性,提供评估和攻击模型的功能,并对已有的传递性攻击进行分类和评估。

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AI交流(进群备注:TransferAttack)

TransferAttack是一个基于PyTorch的框架,旨在提升图像分类中的对抗性传递性,提供评估和攻击模型的功能,并对已有的传递性攻击进行分类和评估。
TransferAttack的特点:
1. 提供多种对抗性攻击算法
2. 支持模型评估和对比
3. 分类不同类型的传递性攻击
4. 易于与现有的PyTorch模型集成
5. 详细的文档和示例代码

TransferAttack的功能:
1. 安装库并导入所需模块
2. 定义和训练你的图像分类模型
3. 使用TransferAttack进行对抗性攻击评估
4. 生成对抗样本并分析其传递性
5. 提交结果并优化模型以提高鲁棒性

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