Vi härleder nya gränser för ett begrepp av kontradiktorisk risk, som karakteriserar robustheten av binära klassificerare. Specifikt studerar vi fall av linjära klassificeringar och neurala nätverksklassificeringar, och introducerar transformationer med egenskapen att risken för de transformerade funktionerna är högre än den kontrariska risken för de ursprungliga funktionerna. Detta minskar problemet med att härleda kontradiktoriska riskbegränsningar till problemet med att härleda riskgränser med hjälp av vanliga inlärnings-teoretiska tekniker. Vi härleder sedan gränser på Rademacher komplex av de omvandlade funktionsklasserna, erhålla felfrekvenser i samma ordning som generalisering fel av de ursprungliga funktionsklasserna. Slutligen tillhandahåller vi två algoritmer för optimering av de kontradiktoriska riskgränserna i det linjära fallet, och diskuterar kopplingar till legalisering och distributionsstabilitet.
• För binära klassificeringsproblem, den kontrariska Rademacher komplexitet övre gräns i REF liknar vår.
Adversarial Risk Bounds for Binary Classification via Function Transformation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}