简介 参考Pytorch官方的代码Adversarial Example Generation 参数设置(main.py) # 模型选择：GPUdevice = 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu'# 数据集位置dataset_path = '../../../Datasets'batch_size =

背景： 生成对抗样本，即扰动图像，让原本是“停车”的信号牌识别为“禁止驶入” 实验准备 模型：找一个训练好的，识别交通信号牌的CNN模型，灰度图像 模型地址：GitHub - Daulettulegenov/TSR_CNN: Traffic sign recognition 数据：Chinese Traffic Sign Database(CTSDB) 当下最受欢迎的国内交通标

论文链接：https://arxiv.org/abs/1412.6572 源码出处：https://github.com/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch/tree/master 源码 import torchimport torch.nn as nnfrom ..attack import Attackclass FGSM(Attack):r""

数据集：手写字体识别MNIST 模型：LeNet import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torchfrom torchvision import datasets, transformsimport matplotlib.pyplot as pltuse_cuda = Truedevice = torc