Unlearnable Clusters: ラベル非依存の学習不可能なサンプルを目指して

Unlearnable Clusters: ラベル非依存の学習不可能なサンプルを目指してに関するコード、CVPR2023。

前処理

まず、preprocess.py を実行してデータセットディレクトリをリネームします。

python preprocess.py --config config/preprocess.yaml -f rename

K-means 初期化

次に、preprocess.py を実行して K-means 初期化を行います。

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

クラスタ単位の摂動と対応するUEの生成

3番目に、main.py --stage 1 を実行してクラスタ単位の摂動を生成します。

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

ターゲットモデルの学習

最後に、main.py --stage 2 を実行してターゲットモデルを学習します。

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

引用

このコードが研究に役立つ場合は、引用をご検討ください。

@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}
}

Unlearnable-Clusters

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