哈尔滨工业大学 发布 MAD-M, MAD-C 数据集, 应用在 对抗性训练、深度学习 领域

哈尔滨工业大学 本次发布的数据集 MAD-M, MAD-C, MAD-M和MAD-C是由哈尔滨工业大学创建的两个大规模数据集，用于对抗性训练的基准测试。这两个数据集是通过对MNIST和CIFAR-10数据集应用30种主流对抗性攻击方法生成的。MAD-M包含10个类别，每个类别有28x28像素的图像，而MAD-C包含10个类别，每个类别有32x32像素的图像。这些数据集旨在评估模型对未知攻击的防御能力，通过元学习方法提高模型的鲁棒性。数据集的创建过程涉及精心筛选的攻击方法和数据分割，确保了数据集的多样性和实用性。应用领域主要集中在提高深度学习模型在对抗环境下的防御性能，解决模型在面对新型攻击时的脆弱性问题。

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