用于深度学习网络训练的数据集，可与博文中的代码进行配套练习，里面包括100000张训练集的图片，已经按照文件夹进行分类，训练集数据的信息也已经收录在txt文档中

TinyImageNet火炬 微调预训练

对抗性鲁棒性的一致性正则化 ， ， ， ， 和进行的对抗性鲁棒一致性正则化的正式PyTorch实施。 1.依存关系 conda create -n con-adv python=3 conda activate con-adv conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch pip install git+https://github.com/fra31/auto-attack pip install adver

Reg-IBP 这是已提交的ICCV2021论文“ Reg-IBP：通过区间有界传播进行的高效且可扩展的神经网络鲁棒性训练”的正式实施。 安装 安装pytorch 克隆此存储库 资料设定 1.MNIST数据集2.CIFAR10数据集3.TinyImageNet数据集4.ShanghaiTech A和B部分数据集 可验证地训练提议的Reg-IBP： python3 tiny.py＃微小的imageNet挑战 python3 IBP_big_CIFAR_eps_8_255.py＃CIFAR-10挑