Djuplärande modeller har varit föremål för studier ur olika perspektiv, till exempel deras utbildningsprocess, tolkning, generaliseringsfel, robusthet till kontradiktoriska attacker, etc. En tränad modell definieras av dess beslutsgränser, och därför spekulerar många av studierna om djupinlärningsmodeller om beslutsgränserna och gör ibland enklare antaganden om dem. Hittills har man ansett att det är ett svårlöst problem att hitta exakta punkter om beslutsgränserna för utbildade djupgående modeller. Här beräknar vi exakta punkter på beslutsgränserna för dessa modeller och tillhandahåller matematiska verktyg för att undersöka de ytor som definierar beslutsgränserna. Genom numeriska resultat bekräftar vi att en del av spekulationerna om beslutsgränserna är korrekta, en del av beräkningsmetoderna kan förbättras och en del av de förenklade antagandena kan vara opålitliga, för modeller med ickelinjära aktiveringsfunktioner. Vi förespråkar en kontroll av att man förenklar antaganden och approximeringsmetoder, oavsett var de används. Slutligen visar vi att de beräkningsmetoder som används för att hitta kontradiktoriska exempel kan förbättras och att beräkning av den närmaste punkten på beslutsgränsen avslöjar den svagaste sårbarheten hos en modell mot kontradiktoriska attacker.
Yousefzadeh och O'Leary REF genomförde en studie för att undersöka DNN:s beslutsgräns.
Investigating Decision Boundaries of Trained Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}