論文の概要: On Proper Learnability between Average- and Worst-case Robustness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05656v5
• Date: Thu, 25 May 2023 13:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 23:36:57.574220
• Title: On Proper Learnability between Average- and Worst-case Robustness
• Title（参考訳）: 平均と最悪のロバストさの学習性について
• Authors: Vinod Raman, Unique Subedi, Ambuj Tewari
• Abstract要約: Montasserらによれば、有限VC次元は正反対に堅牢なPAC学習には不十分である。 我々は、VCクラスが適切なPAC学習が可能な、ロバストな損失緩和のファミリーを与える。 最悪ケースのロバストな損失を、既存かつ自然に緩和するためには、有限VC次元は適切な学習には不十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.11922027966447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, Montasser et al. [2019] showed that finite VC dimension is not sufficient for proper adversarially robust PAC learning. In light of this hardness, there is a growing effort to study what type of relaxations to the adversarially robust PAC learning setup can enable proper learnability. In this work, we initiate the study of proper learning under relaxations of the worst-case robust loss. We give a family of robust loss relaxations under which VC classes are properly PAC learnable with sample complexity close to what one would require in the standard PAC learning setup. On the other hand, we show that for an existing and natural relaxation of the worst-case robust loss, finite VC dimension is not sufficient for proper learning. Lastly, we give new generalization guarantees for the adversarially robust empirical risk minimizer.
• Abstract（参考訳）: 最近、Montasserら。 [2019] は, 有限VC次元が正反対に堅牢なPAC学習に十分でないことを示した。 この難しさを鑑みて、対向的に堅牢なPAC学習設定に対する緩和が適切な学習可能性を実現するかを研究する努力が増えている。 本研究では,最悪のロバスト損失の緩和下での適切な学習の研究を開始する。 我々は、VCクラスが適切なPAC学習が可能なロバストな損失緩和のファミリを与え、標準PAC学習設定で必要とされるものに近いサンプル複雑性を持つ。 一方、最悪ケースのロバストな損失を既存かつ自然に緩和するためには、有限VC次元は適切な学習には不十分であることを示す。 最後に、敵対的に堅牢な経験的リスク最小化器に対する新しい一般化保証を与える。

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