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单个模型及js_flops - acc_loss拟合对应R2: 单个模型及js_flops - acc_loss拟合对应R2:
| AlexNet | AlexNet_BN | VGG_16 | VGG_19 | Inception_BN | MobileNetV2 | ResNet_18 | ResNet_50 | ResNet_152 | | AlexNet | AlexNet_BN | VGG_16 | VGG_19 | Inception_BN | MobileNetV2 | ResNet_18 | ResNet_50 | ResNet_152 |
| ------- | ---------- | ------ | ------ | ------------ | ----------- | --------- | --------- | ---------- | | ------- | ---------- | ------ | ------ | ------------ | ----------- | --------- | --------- | ---------- |
| 0.9819 | 0.9878 | 0.9727 | 0.9648 | 0.8693 | 0.9652 | 0.9181 | 0.9011 | 0.8994 | | 0.9819 | 0.9878 | 0.9727 | 0.9648 | 0.8693 | 0.9652 | 0.9181 | 0.9011 | 0.8994 |
考虑到单个模型拟合均较好,而整体拟合较差,后期将尝试加权处理。 考虑到单个模型拟合均较好,而整体拟合较差,后期将尝试加权处理。
#### 基于生成器的安全性评估 #### 基于生成器的安全性评估
##### 生成器训练
+ slurm命令 + slurm命令
```shell ```shell
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模型及js_flops - acc_loss拟合对应R2: 模型及js_flops - acc_loss拟合对应R2:
| AlexNet | AlexNet_BN | VGG_16 | VGG_19 | Inception_BN | MobileNetV2 | ResNet_18 | ResNet_50 | ResNet_152 | | AlexNet | AlexNet_BN | VGG_16 | VGG_19 | Inception_BN | MobileNetV2 | ResNet_18 | ResNet_50 | ResNet_152 |
| ------- | ---------- | ------ | ------ | ------------ | ----------- | --------- | --------- | ---------- | | ------- | ---------- | ------ | ------ | ------------ | ----------- | --------- | --------- | ---------- |
| 0.9790 | 0.9730 | 0.9222 | 0.9115 | 0.8806 | 0.9570 | 0.8498 | 0.8620 | 0.8713 | | 0.9790 | 0.9730 | 0.9222 | 0.9115 | 0.8806 | 0.9570 | 0.8498 | 0.8620 | 0.8713 |
考虑到单个模型拟合均较好,而整体拟合较差,后期将尝试加权处理。 考虑到单个模型拟合均较好,而整体拟合较差,后期将尝试加权处理。
#### 基于生成器的安全性评估 #### 基于生成器的安全性评估
##### 生成器训练
+ slurm命令 + slurm命令
```shell ```shell
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