Der ImageNet-A-Datensatz besteht aus realen, unveränderten, natürlich vorkommenden Beispielen, die vom ResNet-Modell falsch klassifiziert werden. Der Datensatz enthält 7.500 Bilder mit einer gegnerischen Filterung, was leicht zu einem erheblichen Leistungsabfall von Modellen des maschinellen Lernens führen kann. Dieser Datensatz ist derselbe wie der ImageNet-Testsatz, stellt jedoch für vorhandene Modelle eine größere Herausforderung dar. Die 200 Kategorien von ImageNet-A decken die meisten der großen Kategorien ab, die vom ImageNet-1K-Datensatz abgedeckt werden. Dieser Datensatz umfasst zwei Datensätze: ImageNet-A und ImageNet-O.

Zitat

Falls Ihnen dies für Ihre Forschung nützlich ist, erwägen Sie bitte, die Quelle anzugeben: @article{hendrycks2021nae, title={Natürliche adversarielle Beispiele}, Autoren={Dan Hendrycks und Kevin Zhao und Steven Basart und Jacob Steinhardt und Dawn Song}, Journal={CVPR}, Jahr={2021} }