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通过快速和可定制的对抗性数据生成提高深度学习系统的鲁棒性 如有任何疑问，请通过电子邮件联系： 。 代码概述 该代码包含七个子项目。 我们研究了三个自定义损失函数（LRP，NCE，可疑性），并在MNIST和CIFAR数据集上进行了实验。 由于DGN架构因使用的数据集而异，因此我们决定将项目分成子项目以避免复杂性。 对于每个自定义损失，我们有两个子项目，分别是RobustMNIST和RobustCIFAR。 因此，我们有六个与基于CAE的对抗性数据生成相关的子项目。 一个子项目用于使用IBM Robustness Toolbox生成FGSM和PGD攻击数据以及FGSM，PGD对抗训练。 六个基于CAE的对抗性数据生成项目中的每个项目都具有相同的Python脚本。 CustomLosses.py ：包含自定义损失函数，该函数将用作DGN模型的损失函数 train.py ：训练DGN模型并将

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该脚本允许创建CD / DVD自定义debian，其中包含用于图形化安装的banner.png图像，用于安装启动菜单的splash.png图像和用于自定义安装的preseed.cfg文件。

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