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Guy Smorodinsky
Guy Smorodinsky
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新研究揭示神经网络中梯度下降的收敛速率缓慢
研究人员分析了一个简化的两神经元ReLU神经网络在两种训练实例下的梯度下降（GD）收敛速率。他们从理论上证明，虽然GD可以达到最优鲁棒性裕度，但其收敛速率极其缓慢，尺度为\Theta(1/\ln(t))。这一通过经验模拟验证的发现，首次为非线性模型中的鲁棒性裕度收敛速率建立了明确的下界。分析涉及对GD轨迹和系统动力学的详细检查，以界定决策边界的移动。
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新研究揭示了对浅层神经网络的可证明隐私攻击
研究人员开发了针对浅层神经网络（特别是两层ReLU网络）的可证明隐私攻击。这些攻击侧重于成员推断和数据重建，表明在某些情况下，可以利用关于隐式偏差的理论结果来高概率地识别训练数据点。这项工作是该隐式偏差驱动背景下首次已知的可证明漏洞。