motivation

观测用BBN的模式训练出来的模型, 配上不同的\(\alpha\), 结果会如何.

settings

Attribute Value
attack pgd-linf
batch_size 128
beta1 0.9
beta2 0.999
dataset cifar10
description AT=True-0.0=default-sgd-0.1=pgd-linf-0.0314-0.25-10=128=default
epochs 100
epsilon 0.03137254901960784
eva_alpha 0.0
learning_policy [50, 75] x 0.1
loss cross_entropy
lr 0.1
model resnet32
momentum 0.9
norm_cls True
optimizer sgd
progress False
resume False
seed 1
stats_log False
steps 10
stepsize 0.25
transform default
weight_decay 0.0005

results

Accuracy Robustness
parabolic decay
fixed_alpha=0.5
fixed_alpha=0.5, 同时对抗样本也是采用alpha=0.5生成的

太奇怪了, 为啥会发生这种事情?

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