AISafety
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数据集介绍
攻击算法介绍
评测算法介绍
1. 评测算法总览
2. 评测算法详细介绍
3. 扩展评测算法
防御算法介绍
平台模型介绍
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评测算法介绍
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评测算法介绍
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本平台目前已集成的评测方法体系的整体结构如下所示,从两个维度进行评测:针对模型本身以及针对模型使用的数据(测试样本)。
1. 评测算法总览
1.1. 第一类评测算法
1.2. 第二类评测算法
1.3. 第三类评测算法
1.4. 第四类评测算法
1.5. 第五类评测算法
2. 评测算法详细介绍
2.1. ACC 精确度
2.2. ACAC 平均置信度
2.3. ACTC 对抗成功时正确标签平均置信度
2.4. ALDp 对抗攻击失真度
2.5. ASS 对抗样本数据与原数据的结构相似度(SSIM)
2.6. BD 最大边界距离
2.7. CAV 分类准确度方差
2.8. CCV 分类置信方差
2.9. COS 分类输出稳定性
2.10. CRR/CSR 分类校正/补偿比率
2.11. ENI
2.12. NTE 噪声容量估计
2.13. PSD 扰动敏感距离
2.14. RGB 对高斯模糊鲁棒性
2.15. RIC 对图像压缩鲁棒性
3. 扩展评测算法
3.1. 评测算法类图
3.2. 评测算法存储位置
3.3. 扩展实例——ACTC算法
3.4. 扩展说明
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