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linear hypotheses
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线性假设和神经网络的对抗学习保证
研究了在 $l_r$-norm 测量下带有敌对干扰的线性假设的敌对经验 Rademacher 复杂性的上限和下限,扩展了已有的结果并提供了更精细的维度依赖性分析,并在单个 ReLU 单元和具有一层隐藏层的前馈神经网络中提供了 Rademac
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4 years ago
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