On the hardness of robust classification
It is becoming increasingly important to understand the vulnerability of machine learning models to adversarial attacks. In this paper we study the feasibility of adversarially robust learning from the perspective of computational learning theory, considering both sample and computational complexity...
Հիմնական հեղինակներ: | Gourdeau, P, Kanade, V, Kwiatkowska, M, Worrell, J |
---|---|
Ձևաչափ: | Journal article |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Journal of Machine Learning Research
2021
|
Նմանատիպ նյութեր
-
On the hardness of robust classification
: Gourdeau, P, և այլն
Հրապարակվել է: (2019) -
When are local queries useful for robust learning?
: Gourdeau, P, և այլն
Հրապարակվել է: (2023) -
Sample complexity bounds for robustly learning decision lists against evasion attacks
: Gourdeau, P, և այլն
Հրապարակվել է: (2022) -
Sample complexity of robust learning against evasion attacks
: Gourdeau, P
Հրապարակվել է: (2023) -
Adversarial robustness guarantees for classification with Gaussian Processes
: Blaas, A, և այլն
Հրապարակվել է: (2020)