論文の概要: Adversarial Consistency and the Uniqueness of the Adversarial Bayes Classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17358v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 12:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 13:15:01.498673
• Title: Adversarial Consistency and the Uniqueness of the Adversarial Bayes Classifier
• Title（参考訳）: 対数一貫性と対数ベイズ分類器の特異性
• Authors: Natalie S. Frank,
• Abstract要約: 先行研究は、敵の代理損失は敵の文脈で統計的に一致していないことを示した。 我々は、敵の代理損失の一貫性を、最小化器の特性と敵の分類リスクとを結びつける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial training is a common technique for learning robust classifiers. Prior work showed that convex surrogate losses are not statistically consistent in the adversarial context -- or in other words, a minimizing sequence of the adversarial surrogate risk will not necessarily minimize the adversarial classification error. We connect the consistency of adversarial surrogate losses to properties of minimizers to the adversarial classification risk, known as \emph{adversarial Bayes classifiers}. Specifically, under reasonable distributional assumptions, a convex loss is statistically consistent for adversarial learning iff the adversarial Bayes classifier satisfies a certain notion of uniqueness.
• Abstract（参考訳）: 逆行訓練は、堅牢な分類器を学習するための一般的なテクニックである。 以前の研究では、凸代理損失は敵の文脈で統計的に一致していないことが示されており、つまり、敵の代理リスクの最小化シーケンスは、必ずしも敵の分類誤差を最小化するとは限らない。 我々は、逆代理損失の整合性を、最小化器の特性と、逆分類リスク(英語版)(emph{adversarial Bayes classifiers} として知られる)に結びつける。 具体的には、合理的な分布仮定の下では、凸損失は逆学習に対して統計的に一貫したものであり、逆ベイズ分類器は特定の一意性の概念を満たす。

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