Vi studerar robustheten hos klassificeringar till olika typer av slumpmässiga bullermodeller. I synnerhet anser vi att buller från p-kulan är enhetligt från p-kulan för p-ljud [1, ∞] och Gaussiskt buller med en godtycklig matris för koverians. Vi karakteriserar denna robusthet mot slumpmässigt buller när det gäller avståndet till klassificeringens beslutsgräns. Denna analys gäller linjära klassificeringar samt klassificeringar med lokalt ungefär plana beslutsgränser, ett tillstånd som är uppfyllt av toppmoderna djupa neurala nätverk. Den förutsagda robustheten verifieras experimentellt.
Samtidigt har robustheten hos klassificeringar till olika typer av slumpmässiga ljud, såsom enhetligt buller i p-enheten bollen och Gaussian buller med en godtycklig kovariance matris, studerats i REF.