Unlearnable Clusters: 레이블에 구애받지 않는 학습 불가능한 예제를 향하여

CVPR2023 논문 "Unlearnable Clusters: 레이블에 구애받지 않는 학습 불가능한 예제를 향하여" 관련 코드입니다.

전처리

먼저, preprocess.py를 실행하여 데이터셋 디렉터리의 이름을 변경합니다.

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

K-means 초기화

다음으로, preprocess.py를 실행하여 K-means 초기화를 수행합니다.

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

클러스터별 섭동 및 해당 UE 생성

셋째, main.py --stage 1을 실행하여 클러스터별 섭동을 생성합니다.

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

타깃 모델 학습

마지막으로, main.py --stage 2를 실행하여 타깃 모델을 학습합니다.

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

인용

이 코드가 연구에 유용하다고 생각되시면, 인용을 고려해 주시기 바랍니다.

@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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