Vi visar att det finns en inneboende spänning mellan målet om kontradiktorisk robusthet och målet om standard generalisering. Speciellt är det möjligt att robusta träningsmodeller inte bara är mer resurskrävande, utan också leder till minskad standardnoggrannhet. Vi visar att denna avvägning mellan standardnoggrannheten hos en modell och dess robusthet mot kontradiktoriska störningar kan bevisas även i en ganska enkel och naturlig miljö. Dessa resultat bekräftar också ett liknande fenomen som observerats i praktiken. Dessutom hävdar vi att detta fenomen är en följd av robusta klassificerare lärande fundamentalt olika egenskaper representationer än standardklassificerare. Dessa skillnader tycks i synnerhet leda till oväntade fördelar: de representationer som man lärt sig av robusta modeller tenderar att bättre anpassa sig till viktiga dataegenskaper och människors uppfattning.
Man anser att det finns en grundläggande kompromiss mellan de två (Ref ).
Robustness May Be at Odds with Accuracy
{'venue': 'ICLR 2019', 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}