来自维度不变性的对抗样本

对抗样本已在各种深度及浅层学习模型中被发现，并曾在不同时候被推测为可修复的模型特定缺陷、或固有的数据集特征、或二者兼具。我们给出理论与经验结果以表明，对抗样本是近似不连续性，源于在其输入上指定了近似双射映射 $f: \Bbb R^n \to \Bbb R^m; n \neq m$ 的模型，且该不连续性源自维度的拓扑不变性。