对抗样本图像识别模型性能评估数据集_Adversarial_Example_Image_Recognition_Model_Performance_Evaluation
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 对抗样本, 模型评估, 深度学习, 神经网络, 计算机视觉, 模型安全, 图像分类
数据概述：
该数据集包含用于评估对抗样本攻击对图像识别模型影响的数据，主要用于分析模型在受到恶意扰动时的鲁棒性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态模型评估数据。
地理范围：数据不涉及特定地理位置，适用于通用图像识别模型评估。
数据维度：数据集包括模型元数据、训练日志、图像样本（.png格式）以及模型参数文件（.pt格式）。关键数据项包括模型名称、是否被毒化（poisoned）、训练参数、不同评估指标（如损失、准确率）以及对抗样本生成相关配置。
数据格式：数据以多种格式提供，包括CSV（用于存储元数据和参数）、PNG（图像样本）、PT（PyTorch模型参数）和JSON（模型配置信息），方便进行模型分析和性能评估。数据经过预处理，包括图像数据增强、对抗样本生成等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于深度学习模型安全、对抗攻击与防御、模型鲁棒性评估等方面的学术研究。
行业应用：可用于评估和改进图像识别系统在实际应用中的安全性，如人脸识别、自动驾驶等领域。
决策支持：支持模型安全相关的决策，如选择更具鲁棒性的模型、优化防御策略等。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉、模型安全等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解对抗样本攻击和防御机制。
此数据集特别适合用于探索对抗样本对图像识别模型性能的影响，评估不同防御策略的有效性，以及提升模型在对抗环境下的鲁棒性。
