このデータセットには、[NIPS 2017敵対的学習コンペティション]第2ラウンドで開発された実行時統計データとスコア詳細が含まれています(https://www.kaggle.com/nips-2017-adversarial-learning-competition)##中間結果を持つ内容行列以下の中間結果を持つ行列が提供されています：**Accurance_行列.csv** - 各攻撃（標的攻撃と非標的攻撃）と防御のペアについて、正しく分類された画像数の行列***誤り行列.csv** - 各攻撃（標的攻撃と非標的攻撃）と防御のペアについて、誤分類された画像数の行列***hit_target_class_行列.csv** - 各攻撃（標的攻撃と非標的攻撃）と防御のペアについて、画像が特定の標的クラスに分類された回数の行列。これらの行列では、行は防御に対応し、列は攻撃に対応します。最初の行と最初の列には、KaggleチームID（またはベースラインID）が付いたヘッダーもあります。提出されたスコアと実行時統計データ以下のファイルには、提出されたスコアと実行時統計データが含まれています：**non_targeted_attack_results.csv** - すべての非標的攻撃のスコアと実行時統計データ***targeted_attack_results.csv** - すべての標的攻撃のスコアと実行時統計データ***defense_results.csv** - すべての防御のスコアと実行時統計データこれらのファイルの各行は、1回の提出に対応しています。列は以下の意味を持ちます：*KaggleTeamId - KaggleチームIDまたはベースラインID。*TeamName - 人間が読めるチーム名*スコア - 提出された生のスコア*標準化スコア - 提出された標準化された（0と1の間の）スコア*Mine__valTime - 100枚の画像の最小評価時間*Maxe__valTime - 100枚の画像の最大評価時間*Mediae__valTime - 100枚の画像の中央値評価時間*Meane__valTime - 100枚の画像の平均評価時間##データ説明*チームの統合により、これらのファイルのチーム名はランキング表と異なる場合があります。*すべての攻撃が防御スコアの計算に使用されるわけではなく、すべての防御が攻撃スコアの計算に使用されるわけでもありません。したがって、対応する行列の行/列の値を単純に合計しても、提出された正確なスコアを得ることはできません（ただし、得られる数値は実際のスコアに非常に近くなります）。*ごく少数の標的攻撃と非標的攻撃が、すべてのバッチの画像に対して500秒の時間制限を超えています。これらの投稿は公式ランキング表では0点を獲得します。私たちは依然としてこれらの提出の「真の」スコアを計算することができ、それをnon_targeted_attack_results.csvとtargeted_attack_results.csvファイルに含めています。ただし、これらのスコアは提供されたファイルでは負の値になっており、これらの提出が時間制限に違反していることを強調しています。