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Une boîte à outils Python pour créer des exemples adversariaux qui trompent les réseaux neuronaux dans PyTorch, TensorFlow et JAX

par bethgelab · GitHub
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adversarial-attacksadversarial-examplesjaxMITPython
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Créez des exemples qui trompent les modèles d'IA pour les amener à faire des erreurs, aidant à tester leur fiabilité.

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2026-07-072026-08-31
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Une boîte à outils Python pour créer des exemples adversariaux qui trompent les réseaux neuronaux dans PyTorch, TensorFlow et JAX

foolbox compte 3k étoiles sur GitHub. Il a été forké 439 fois. foolbox est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2017. foolbox est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : adversarial-attacks, adversarial-examples, jax, keras.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que foolbox ?

Une boîte à outils Python pour créer des exemples adversariaux qui trompent les réseaux neuronaux dans PyTorch, TensorFlow et JAX

foolbox est-il open source ?

foolbox est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

foolbox est-il gratuit ?

Oui. foolbox est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est foolbox ?

foolbox est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage foolbox est-il écrit ?

foolbox est écrit principalement en Python.

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