Robuste neuronale Architektursuche unter adversarischem Training: Benchmark, Theorie und darüber hinaus

Die Kernaussage dieses Artikels ist, dass die Entwicklung robuster Architekturen durch neuronale Architektursuche (NAS) von entscheidender Bedeutung ist, da neuronale Netzwerke anfällig für Angriffe auf ihre Leistung sind. Der Artikel stellt einen umfassenden Benchmark für adversariell trainierte Architekturen vor und liefert eine theoretische Analyse der Generalisierungsgarantien für solche Architekturen.