MadryLab MNIST 挑战项目常见问题解决方案

MadryLab MNIST 挑战项目常见问题解决方案

mnist_challenge A challenge to explore adversarial robustness of neural networks on MNIST. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mn/mnist_challenge

项目基础介绍

MadryLab 的 MNIST 挑战项目旨在探索对抗性样本对神经网络稳健性的影响。该项目提供了一个挑战，即在 MNIST 数据集上找到一系列对抗性样本，使得预训练的稳健网络在这些样本上的准确率降低。项目使用 Python 编程语言，主要依赖于深度学习框架，如 PyTorch 或 TensorFlow。

新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装项目所需的依赖库？

解决步骤：

1. 确保已安装 Python 环境（推荐使用 Python 3.x 版本）。
2. 克隆项目到本地环境：git clone https://github.com/MadryLab/mnist_challenge.git。
3. 进入项目目录：cd mnist_challenge。
4. 安装项目依赖库：pip install -r requirements.txt。

问题二：如何运行项目并训练一个稳健的模型？

解决步骤：

1. 确保项目依赖库已安装完毕。
2. 在项目目录中，找到并运行训练脚本，通常是 train.py。
3. 根据需要调整训练参数，例如批次大小、学习率等。
4. 运行训练脚本：python train.py。

问题三：如何生成对抗性样本并测试模型的稳健性？

解决步骤：

1. 确保模型已经训练完毕，并且保存在指定路径。
2. 在项目目录中，找到并运行攻击脚本，通常是 pgd_attack.py。
3. 设置合适的攻击参数，例如攻击迭代次数、扰动大小等。
4. 运行攻击脚本：python pgd_attack.py。
5. 检查生成的对抗性样本，并使用 eval.py 脚本评估模型在对抗性样本上的表现。

通过以上步骤，新手可以顺利入门并使用 MadryLab 的 MNIST 挑战项目，更好地理解神经网络对抗性样本的挑战。

mnist_challenge A challenge to explore adversarial robustness of neural networks on MNIST. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mn/mnist_challenge