对抗样本与困惑度数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：对抗样本,困惑度,ResNet20,CIFAR-10,CIFAR-100,GPT-2,WikiCorpus
数据概述：
本数据集包含了从ResNet20模型中提取的对抗样本特征，以及GPT-2在WikiCorpus数据集上微调后生成的对数困惑度值。对抗样本特征来源于CIFAR-10和CIFAR-100图像分类任务，反映了模型在对抗攻击下的表现特性。GPT-2的困惑度值则衡量了模型对输入文本的预测不确定性，为研究语言模型的生成能力和局限性提供了重要参考。
数据用途概述：
该数据集适用于模型鲁棒性评估、对抗攻击研究、自然语言处理任务分析等多种场景。研究人员可利用对抗样本特征探究深度学习模型的脆弱性，优化模型防御策略；同时，困惑度数据可用于分析语言模型的生成质量及不确定性分布，为改进模型性能提供依据。此外，数据集还可用于跨领域研究，如结合计算机视觉与自然语言处理任务，探索对抗样本与困惑度之间的潜在关联。
