論文の概要: A single gradient step finds adversarial examples on random two-layers neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03863v2
• Date: Fri, 9 Apr 2021 22:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 10:34:32.027497
• Title: A single gradient step finds adversarial examples on random two-layers neural networks
• Title（参考訳）: 単一勾配ステップがランダム二層ニューラルネットワークの逆例を見つける
• Authors: S\'ebastien Bubeck, Yeshwanth Cherapanamjeri, Gauthier Gidel and R\'emi Tachet des Combes
• Abstract要約: グラデーション降下は、ランダムな不完全2層ReLUニューラルネットワークの逆例を見つける。 また,スムースなアクティベーション関数を持つ任意のサブ指数幅ランダムニューラルネットワークに対して,この結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.001720297359636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Daniely and Schacham recently showed that gradient descent finds adversarial examples on random undercomplete two-layers ReLU neural networks. The term "undercomplete" refers to the fact that their proof only holds when the number of neurons is a vanishing fraction of the ambient dimension. We extend their result to the overcomplete case, where the number of neurons is larger than the dimension (yet also subexponential in the dimension). In fact we prove that a single step of gradient descent suffices. We also show this result for any subexponential width random neural network with smooth activation function.
• Abstract（参考訳）: Daniely と Schacham は先日、ランダム不完全な2層 ReLU ニューラルネットワーク上で勾配降下が逆例となることを示した。 アンダーコンプリート」という用語は、ニューロンの数が周囲の次元の消失分数である場合にのみその証明が成り立つという事実を指す。 それらの結果は、ニューロンの数が次元よりも大きい(また、次元における部分指数)オーバーコンプリートの場合にまで拡大する。 実際、勾配降下の1つのステップが十分であることを示す。 また,スムースなアクティベーション関数を持つ任意のサブ指数幅ランダムニューラルネットワークに対して,この結果を示す。

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