Fugu-MT 論文翻訳(概要): Consistent Non-Parametric Methods for Adaptive Robustness

論文の概要: Consistent Non-Parametric Methods for Adaptive Robustness

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09086v1
Date: Thu, 18 Feb 2021 00:44:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-19 19:18:44.089257
Title: Consistent Non-Parametric Methods for Adaptive Robustness
Title（参考訳）: 適応ロバストネスの一貫した非パラメトリック法
Authors: Robi Bhattacharjee and Kamalika Chaudhuri
Abstract要約: 標準のロバストな学習フレームワークの大きな欠点は、すべての入力に適用される人工的なロバスト性半径$r$の固定です。本稿では, 適応ロバスト性のための新しいフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.016647703500887
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Learning classifiers that are robust to adversarial examples has received a great deal of recent attention. A major drawback of the standard robust learning framework is the imposition of an artificial robustness radius $r$ that applies to all inputs, and ignores the fact that data may be highly heterogeneous. In this paper, we address this limitation by proposing a new framework for adaptive robustness, called neighborhood preserving robustness. We present sufficient conditions under which general non-parametric methods that can be represented as weight functions satisfy our notion of robustness, and show that both nearest neighbors and kernel classifiers satisfy these conditions in the large sample limit.
Abstract（参考訳）: 相手の例に堅牢な学習分類器は、最近多くの注目を集めています。標準ロバスト学習フレームワークの大きな欠点は、すべての入力に適用される人工ロバスト性半径$r$の付与であり、データが非常に不均一であるという事実を無視している。本論文では,適応的堅牢性のための新たなフレームワークを提案することにより,この制限に対処する。重み関数として表現できる一般的な非パラメトリックな手法がロバスト性の概念を満足する十分な条件を示し、隣人およびカーネル分類器の両方が大きなサンプル極限でこれらの条件を満たすことを示す。

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