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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