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Montasser

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  1. RESEARCH · CL_199917 ·

    新算法提升学习模型的对抗鲁棒性

    研究人员开发了一种新算法,显著提高了学习对对抗样本具有鲁棒性的预测器的能力。该方法在VC维度上实现了线性样本复杂度,比之前的界限有了指数级的改进。该算法将自举聚合(bagging)与鲁棒经验风险最小化(RERM)相结合,在多个自举样本上计算RERM并输出其多数投票。一个互补的下界表明,这种方法对于在此模型中学习是必需的。