
CVPR2023: Unlearnable Clusters: Towards Label-agnostic Unlearnable Examples
कोड जो "अशिक्षणीय क्लस्टर: लेबल-अज्ञेय अशिक्षणीय उदाहरणों की ओर" से संबंधित है, CVPR2023।
पहले, डेटासेट निर्देशिका का नाम बदलने के लिए preprocess.py चलाएँ
python preprocess.py --config config/preprocess.yaml -f rename
दूसरा, K-means प्रारंभिक करने के लिए preprocess.py चलाएँ।
python preprocess.py --config config/preprocess.yaml -f cluster_pets_rn50_cluster10
# the cluster file will be stored in {output_dir}/{dataset}_{surrogate_model}_cluster{num_clusters}.pth
# e.g., output/cluster/pets_rn50_cluster10.pth
तीसरा, क्लस्टर-वार विक्षोभ उत्पन्न करने के लिए main.py --stage 1 चलाएँ।
python main.py --config config/stage_1.yaml -e {experiment} --stage 1
# {experiment} is uc_{dataset}_{surrogate_model}
# e.g., python main.py --config config/stage_1.yaml -e uc_pets_cliprn50 --stage 1
अंत में, लक्ष्य मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए main.py --stage 2 चलाएँ।
python main.py --config config/stage_2.yaml -e {experiment} --stage 2
# {experiment} is uc_{dataset}_{surrogate_model}_{target_model}
# e.g., python main.py --config config/stage_2.yaml -e uc_pets_rn50_rn18 --stage 2
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@inproceedings{zhang2023unlearnable,
title={Unlearnable Clusters: Towards Label-agnostic Unlearnable Examples},
author={Jiaming Zhang, Xingjun Ma, Qi Yi, Jitao Sang, Yu-Gang Jiang, Yaowei Wang, Changsheng Xu},
booktitle="Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
year={2023}
}