一个极小极大优化控制方法用于稳健神经 ODE

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 ·

本文提出了一种替代经验风险最小化的方法,通过处理输入扰动来实现可靠结果。利用控制理论的工具来开发和理解机器学习,将深度神经网络解释为控制系统离散化。文章提供了鲁棒训练的新解释,并在低维分类任务上进行了测试。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
阅读原文