Under de senaste åren, neurala nätverk visades sårbara för kontradiktoriska bilder: riktade men omärkliga bild perturbationer leder till drastiskt olika förutsägelser. Vi visar att den negativa sårbarheten ökar med gradienterna i träningsmålet när det ses som en funktion av ingångarna. Förvånansvärt nog är sårbarheten inte beroende av nätverkstopologin: för många vanliga nätverksarkitekturer bevisar vi att vid initiering växer 1 -normen av dessa gradienter som kvadratroten av inmatningsdimensionen, vilket gör nätverken alltmer sårbara med växande bildstorlek. Vi visar empiriskt att detta dimensionsberoende kvarstår efter antingen vanlig eller robust träning, men försvagas med högre legalisering.
REF visade att DNN:s sårbarhet för kontradiktoriska attacker ökar med lutningen av träningsförlusten som en funktion av ingångarna.