Under de senaste åren har fenomenet med kontradiktoriska exempel - illvilligt konstruerade ingångar som dårar tränade maskininlärningsmodeller fångat forskarsamhällets uppmärksamhet, särskilt när motståndaren är begränsad till små modifieringar av en korrekt hanterad input. Mindre förvånande, bildklassificerare saknar också prestanda på mänsklig nivå på slumpmässigt skadade bilder, såsom bilder med additiv Gaussian buller. I denna uppsats ger vi både empiriska och teoretiska belägg för att dessa är två manifestationer av samma underliggande fenomen, vilket skapar nära kopplingar mellan den kontradiktoriska robustheten och korruption robusthet forskningsprogram. Detta tyder på att en förbättring av den kontradiktoriska robustheten bör gå hand i hand med en förbättring av prestandan i närvaro av mer allmänna och realistiska bildkorruptioner. Baserat på våra resultat rekommenderar vi att framtida kontradiktoriska försvar överväger att utvärdera robustheten i deras metoder för distributionsskifte med riktmärken som Imagenet-C.
Ford m.fl. REF kopplar samman motstående robusthet och robusthet med avseende på bildkorruption av Gaussiskt buller.