Robust Optimization for Adversarial Learning with Finite Sample Complexity Guarantees

提案された新しい敵対的トレーニング手法は、SVMのマージン概念に着想を得ており、確率的誤り分類保証と共に敵対的にトレーニングされた分類器の有限サンプル複雑性境界を確立しています。