certified-robustness

本文提出了一种基于认证的自动语音识别机制，采用双门诊断流水线（Two-Sided Atomic Audit 和 Rank-Based Tournament）来提供认证鲁棒性，并在多种架构上实现了词错误率高达55%的相对降低。

本文介绍了一个面向任意时有效认证鲁棒性的元学习框架，该框架使用序列E过程自适应分配计算资源，与传统的随机平滑方法相比，样本复杂度降低了20倍，同时保持了严格的统计保证。

RRISE引入了一种学习的代理估计器，将随机平滑认证鲁棒性的蒙特卡洛采样成本降低到单次前向传播，在将每次查询多达10^4次评估替换为一次前向传播的同时，精度保持在0.84个百分点以内。