MNIST-FGSM数据集

MNIST-FGSM数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：手写数字识别,对抗样本,机器学习,深度学习,模型鲁棒性评估

数据概述：
本数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像，对应10个类别（0-9）。数据集基于经典的MNIST手写数字数据集，通过生成对抗样本（FGSM方法）构建，旨在作为评估机器学习算法对抗鲁棒性的基准数据集。每个图像的像素值范围为0到255，代表像素的明暗程度。数据集结构与MNIST一致，便于直接替换使用。

数据用途概述：
该数据集适用于评估和提升机器学习模型在对抗样本环境下的鲁棒性，支持模型优化和防御机制研究。研究人员可利用此数据集进行算法测试，比较不同模型的抗攻击能力；开发者可基于数据集改进模型，提升其在实际应用中的安全性。此外，数据集也适用于教学和培训，帮助学习者理解对抗机器学习的基本概念和实践方法。