論文の概要: When are Non-Parametric Methods Robust?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06121v2
• Date: Mon, 28 Dec 2020 22:18:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 01:04:21.530441
• Title: When are Non-Parametric Methods Robust?
• Title（参考訳）: 非パラメトリックメソッドはいつロバストなのか?
• Authors: Robi Bhattacharjee and Kamalika Chaudhuri
• Abstract要約: 一般的な非パラメトリックな手法について検討し、これらの修正に頑健な場合の理解をめざして検討する。 我々は、非パラメトリックな方法が r-一貫性を持つ一般的な条件を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.56004276586835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A growing body of research has shown that many classifiers are susceptible to {\em{adversarial examples}} -- small strategic modifications to test inputs that lead to misclassification. In this work, we study general non-parametric methods, with a view towards understanding when they are robust to these modifications. We establish general conditions under which non-parametric methods are r-consistent -- in the sense that they converge to optimally robust and accurate classifiers in the large sample limit. Concretely, our results show that when data is well-separated, nearest neighbors and kernel classifiers are r-consistent, while histograms are not. For general data distributions, we prove that preprocessing by Adversarial Pruning (Yang et. al., 2019) -- that makes data well-separated -- followed by nearest neighbors or kernel classifiers also leads to r-consistency.
• Abstract（参考訳）: 増大する研究機関は、多くの分類器が、誤分類につながる入力をテストするための小さな戦略的な修正である {\em{adversarial example}} の影響を受けやすいことを示した。 本研究では, 一般的な非パラメトリックな手法について検討し, これらの修正に頑健な場合の理解に向けて考察する。 非パラメトリックな手法がr一貫性を持つような一般的な条件を、サンプル限界の最適にロバストで正確な分類器に収束するという意味で確立する。 具体的には, データの分離が良好である場合, 隣人やカーネルの分類器はrと一致し, ヒストグラムは一致しないことを示す。 一般的なデータ分布については、データを適切に分離するAdversarial Pruning(Yang et. al., 2019)による前処理が、隣人やカーネルの分類器に次いでr一貫性をもたらすことを証明します。

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