PyTorch를 사용한 CIFAR-10에서 레이블 뒤집기로 타겟 데이터 오염 공격을 시연하는 코딩 가이드
이 튜토리얼에서는 CIFAR-10 데이터셋에서 레이블을 조작하여 현실적인 데이터 오염 공격을 시연하고 모델 동작에 미치는 영향을 살펴봅니다. 깨끗한 훈련과 오염된 훈련 파이프라인을 구축하고, 안정적이고 비교 가능한 학습 역학을 보장하기 위해 ResNet 스타일의 컨볼루션 신경망을 사용합니다. 일부 샘플의 레이블을 선택적으로 뒤집음으로써 […]
출처: Mark Tech Post
요약번역: 미주투데이 김지호 기자