李宏毅机器学习课程笔记-12.4对抗攻击代码实战
本文为作者学习李宏毅机器学习课程时参照样例完成homework6的记录。
代码仓库：chouxianyu/LHY_ML2020_Codes，里面除了代码还有数据、PPT、笔记等资源喔~
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任务描述
选择一个Proxy Network实现Black Box Attack，通过FGSM(Fast Gradient Sign Method)实现Non-targeted Adversial Attack。
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数据集描述
有200张图片，命名格式为
编号.png，尺寸为224×224。categories.csv：1000个类别，索引为[0,999]，
labels.csv：每张图片的信息(包括类别索引)
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评估指标
- 所有输入图片\(x^0\)和攻击图片\(x'\)的L-infinity的平均值
- 攻击的成功率
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结果
Original Proxy Network Accuracy: 0.865 After Attack(epsilon: 0.1) Accrucy: 0.03 Original Proxy Network Accuracy: 0.865 After Attack(epsilon: 0.01) Accrucy: 0.27使用预训练的VGG16作为Proxy Network，可知在攻击前Proxy Nerwork的准确率为0.865，而攻击后准确率为0.03(epsilon为0.1)、0.27(epsilon为0.01)
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