深層学習における検証可能な精度、ロバスト性、汎化能力の限界

深層学習モデルは、たとえ経験的リスクを最小化し、高い精度を達成したとしても、入力データへの微小な摂動に対して非常に不安定になる可能性があり、これは高次元データに内在する問題である。