关于 ResNet-18_CIFAR-10_Attack攻击设置下的攻击成功率asr和干净样本的test acc 问题

[aosodofogo]

您好，我在ResNet-18_CIFAR-10_Attack攻击设置下，中毒率为0.1，训练200个epoch，最后得到的结果如下：

==========Test result on BA========== [2024-08-26_22:10:31] Top-1 correct / Total: 8803/10000, Top-1 accuracy: 0.8803, Top-5 correct / Total: 9952/10000, Top-5 accuracy: 0.9952, time: 2.052043914794922

==========Test result on ASR_NoTarget========== [2024-08-26_22:10:34] Top-1 correct / Total: 9788/10000, Top-1 accuracy: 0.9788, Top-5 correct / Total: 9980/10000, Top-5 accuracy: 0.998, time: 2.6380419731140137

请问这个结果是这个设置下最佳的吗，是否需要训练更多的epoch或者其他设置可以达到更高的准确率

[THUYimingLi]

您好，我在ResNet-18_CIFAR-10_Attack攻击设置下，中毒率为0.1，训练200个epoch，最后得到的结果如下：

==========Test result on BA========== [2024-08-26_22:10:31] Top-1 correct / Total: 8803/10000, Top-1 accuracy: 0.8803, Top-5 correct / Total: 9952/10000, Top-5 accuracy: 0.9952, time: 2.052043914794922

==========Test result on ASR_NoTarget========== [2024-08-26_22:10:34] Top-1 correct / Total: 9788/10000, Top-1 accuracy: 0.9788, Top-5 correct / Total: 9980/10000, Top-5 accuracy: 0.998, time: 2.6380419731140137

请问这个结果是这个设置下最佳的吗，是否需要训练更多的epoch或者其他设置可以达到更高的准确率

请附上具体的训练设置及代码，否则无法知道你具体跑的什么方法和设置

[aosodofogo]

非常抱歉，我没有表达清楚。我做的是Badnet攻击，我在test_BadNets.py只中修改了中毒率，训练的是CiFAR10数据集，模型是Resnet-18，其他没有变动

[THUYimingLi]

非常抱歉，我没有表达清楚。我做的是Badnet攻击，我在test_BadNets.py只中修改了中毒率，训练的是CiFAR10数据集，模型是Resnet-18，其他没有变动

原则上来说不会这么低，你可以换几个随机种子看看。另外，请确保你没有打开并行模式，目前并行模式部分的代码似乎有一点点问题。

[aosodofogo]

好的我去试一下，非常感谢