robust learning algorithms | BriefGPT

关键词robust learning algorithms

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多组鲁棒性
通过设计健壮的学习算法以克服任意和无差别的数据损坏，我们提出了一种多群健壮算法，其对每个亚群体的健壮性仅随该亚群体内的数据损坏量而降低。当数据损坏在亚群体中分布不均匀时，我们的算法提供比标准保证更有意义的健壮性保证，这些标准保证对数据损坏和
PDF2 months ago
AAAI训练带有噪声标签的决策树的鲁棒损失函数
使用含噪标记数据训练决策树，研究能够导致健壮学习算法的损失函数。首先，我们在决策树学习领域提供了有关许多现有损失函数健壮性的新理论见解。其次，我们介绍了一种构建健壮损失函数的框架，称为分布损失。最后，我们的多个数据集和噪声设置上的实验证实了
PDF7 months ago
深度学习中鲁棒性泛化为何困难：表现能力的视角
本文从深度神经网络的表达能力角度出发，研究了针对现代神经网络的对抗样本问题解决方法的普适性，提出了分析鲁棒性泛化间难以弥合距离的矛盾问题的理论框架。
PDF2 years ago
关于鲁棒性对抗样本和多项式优化的研究
通过优化多项式优化问题的技术，我们设计了具有计算效率和可证明保证的鲁棒性算法，能够抵御测试时的对抗性干扰，特别地，针对线性分类器和二次多项式阈值函数（PTF）分类器，我们给出了其计算鲁棒性的代价的精确刻画，同时，我们还证明了用环境所提供的函
PDF5 years ago
利用平滑乘法噪音的鲁棒下降
该研究提出了一种新型的鲁棒梯度下降算法，采用直接对观测值施加平滑的乘性噪声，构建软截断梯度坐标之和的方式，使其具有与传统方法相当的理论保证和更高的数据分布类别广泛性能。
PDF6 years ago