《表1 CIFAR-10和MNIST数据集上对于对抗样本分类正确率比较》
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为回答问题1和问题3，首先在CIFAR-10数据集和MNIST数据集上测试B模型、F模型、D模型以及F+D模型对于7种常用对抗样本生成方法下白盒攻击的防御效果.除每种攻击方法的扰动参数设定之外，设置BIM，MIM和PGD这3种攻击的迭代次数为10，设置C&W和EAD攻击的迭代次数为1 000，且学习率为0.01.实验结果记录在表1中.
| 图表编号 | XD00153547300 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.09.01 |
| 作者 | 韦璠、宋云飞、邵明莉、刘天、陈小红、王祥丰、陈铭松 |
| 绘制单位 | 上海市高可信计算重点实验室(华东师范大学)、上海市高可信计算重点实验室(华东师范大学)、上海市高可信计算重点实验室(华东师范大学)、上海市高可信计算重点实验室(华东师范大学)、上海市高可信计算重点实验室(华东师范大学)、上海市高可信计算重点实验室(华东师范大学)、上海市高可信计算重点实验室(华东师范大学) |
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