arXiv 机器学习· Rachel Morris, Ryan Murray, Kerrek Stinson·· 5 小时前AI 评分26
对抗训练中鲁棒性与几何精度权衡关系研究
On the tradeoff between robustness and geometric accuracy in adversarial training
AI 导读
研究人员证明了在存在对抗样本的非参数二分类任务中，对抗分类器的鲁棒性与几何精度之间的最优定量估计。该研究通过到贝叶斯分类器的 Hausdorff 距离来衡量几何精度，证明鲁棒分类器在对抗预算 $\varepsilon$ 下最多损失 $O(\sqrt{\varepsilon})$ 或 $O(\varepsilon)$ 的精度。
来源：arXiv 机器学习 · arxiv.org