論文の概要: RCR-AF: Enhancing Model Generalization via Rademacher Complexity Reduction Activation Function
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22446v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 07:45:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.072059
- Title: RCR-AF: Enhancing Model Generalization via Rademacher Complexity Reduction Activation Function
- Title（参考訳）: RCR-AF: Rademacher Complexity Reduction Activation Functionによるモデル一般化の強化
- Authors: Yunrui Yu, Kafeng Wang, Hang Su, Jun Zhu,
- Abstract要約: 本稿では, モデルロバスト性向上のための重要かつ未探索の要素として, アクティベーション機能について検討する。
本稿では,RCR-AF(Rademacher Complexity Reduction Activation Function)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.98307539597017
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite their widespread success, deep neural networks remain critically vulnerable to adversarial attacks, posing significant risks in safety-sensitive applications. This paper investigates activation functions as a crucial yet underexplored component for enhancing model robustness. We propose a Rademacher Complexity Reduction Activation Function (RCR-AF), a novel activation function designed to improve both generalization and adversarial resilience. RCR-AF uniquely combines the advantages of GELU (including smoothness, gradient stability, and negative information retention) with ReLU's desirable monotonicity, while simultaneously controlling both model sparsity and capacity through built-in clipping mechanisms governed by two hyperparameters, $\alpha$ and $\gamma$. Our theoretical analysis, grounded in Rademacher complexity, demonstrates that these parameters directly modulate the model's Rademacher complexity, offering a principled approach to enhance robustness. Comprehensive empirical evaluations show that RCR-AF consistently outperforms widely-used alternatives (ReLU, GELU, and Swish) in both clean accuracy under standard training and in adversarial robustness within adversarial training paradigms.
- Abstract（参考訳）: 広く成功したにもかかわらず、ディープニューラルネットワークは敵の攻撃に致命的に脆弱であり、安全に敏感なアプリケーションに重大なリスクをもたらす。
本稿では, モデルロバスト性向上のための重要かつ未探索の要素として, アクティベーション機能について検討する。
本稿では,RCR-AF(Rademacher Complexity Reduction Activation Function)を提案する。
RCR-AFはGELU(滑らかさ、勾配安定性、負の情報保持を含む)の利点とReLUの望ましい単調さを一意に組み合わせ、同時に2つのハイパーパラメータである$\alpha$と$\gamma$で制御される内蔵クリッピング機構によってモデル空間とキャパシティの両方を制御している。
我々の理論解析は、ラデマッハの複雑性を基礎として、これらのパラメータがモデルのラデマッハの複雑性を直接変調し、ロバスト性を高めるための原則的なアプローチを提供することを示した。
総合的な経験的評価は、RCR-AFが標準訓練におけるクリーンな精度と敵の訓練パラダイムにおける敵の堅牢性の両方において、広く使われている代替品(ReLU、GELU、Swish)を一貫して上回っていることを示している。
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