Vi anser att problemen med robust PAC lärande från distribuerade och strömmande data, som kan innehålla skadliga fel och avvikelser, och analysera deras grundläggande komplexa frågor. I synnerhet fastställer vi lägre gränser för kommunikations komplexiteten för distribuerat robust lärande som utförs på flera maskiner, och på utrymme komplexitet för robust lärande från strömmande data på en enda maskin. Dessa resultat visar att det vanligtvis är på bekostnad av ökad komplexitet att få robusta inlärningsalgoritmer. Så vitt vi vet ger detta arbete de första komplexa resultaten för distribuerat och online robust PAC-lärande.
REF ger lägre gränser för kommunikations komplexiteten av PAC lärande i en distribuerad miljö, i närvaro av skadliga fel och avvikelser.
On Fundamental Limits of Robust Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}