此存储库简单实现了PyTorch版本的对抗训练方法，适用于CIFAR-10数据集

CIFAR-10的Pytorch对抗训练 该存储库为CIFAR-10上的对抗训练方法提供了简单的PyTorch实现。 该存储库显示的精度与原始论文中的精度相似。 如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（ ）或提出问题。 实验设定 此存储库中使用的基本实验设置遵循使用的设置。 数据集：CIFAR-10（10个类） 攻击方式：PGD攻击 Epsilon大小： L无限边界为0.0314 Epsilon大小：绑定L2时为0.25（用于攻击）或0.5（用于训练） 培训批次大小：128 重量衰减：0.0002 动量：0.9 学习率调整 0.1代表时期[0，100） 纪元0.01 [100，150） 历时0.001 [150，200） 该存储库中使用的ResNet-18体系结构比Madry Laboratory小，但性能相似。 训练方法 1.基本训练 基本训练方法采用He