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.
I REF, teoretiska gränser på robustheten av linjära klassificeringar till Gaussian och enhetligt buller härleddes som en funktion av stödet av den minsta motstående perturbation.