通过锐度鲁棒地学习单个神经元
机器学习
2023-06-14 v1 数据结构与算法
最优化与控制
统计理论
机器学习
统计理论
摘要
我们研究在存在对抗性标签噪声的情况下，关于 -损失的单个神经元学习问题。我们给出一种高效算法，对于包括 ReLU 在内的广泛激活函数族，可在常数因子内逼近最优 -误差。与先前工作相比，我们的算法在更温和的分布假设下即可适用。促成我们结果的关键要素是来自优化理论的局部误差界的新颖联系。
引用
@article{arxiv.2306.07892,
title = {Robustly Learning a Single Neuron via Sharpness},
author = {Puqian Wang and Nikos Zarifis and Ilias Diakonikolas and Jelena Diakonikolas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.07892},
year = {2023}
}