Maskininlärningsmodeller är ofta känsliga för motsträviga störningar av deras ingångar. Även små störningar kan orsaka toppmoderna klassificeringar med hög "standard" noggrannhet för att producera en felaktig förutsägelse med stort förtroende. För att bättre förstå detta fenomen studerar vi motsträvigt robust lärande ur generaliseringens synvinkel. Vi visar att redan i en enkel naturlig datamodell kan urvalet komplexiteten av robust lärande vara betydligt större än den av "standard" lärande. Denna lucka är teoretisk och håller oavsett träningsalgoritm eller modellfamilj. Vi kompletterar våra teoretiska resultat med experiment på populära bildklassificeringsdata och visar att det finns en liknande lucka även här. Vi postulerar att svårigheten att träna robusta klassificeringar, åtminstone delvis, härrör från denna inneboende större prov komplexitet.
REF observerar att en högre urval komplexitet behövs för bättre kontraariskt robust generalisering.
Adversarially Robust Generalization Requires More Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}