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一个极小极大优化控制方法用于稳健神经 ODE
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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本文提出了一种替代经验风险最小化的方法。
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通过处理输入扰动来实现可靠结果。
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将深度神经网络解释为控制系统的离散化。
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利用控制理论的工具来开发和理解机器学习。
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对抗性训练被描述为极小极大最优控制问题。
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推导出Pontryagin's Maximum Principle形式的一阶最优性条件。
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提供了鲁棒训练的新解释。
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提出了一种替代加权技术，并在低维分类任务上进行了测试。
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