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本文研究受大脑神经变异性启发的相关噪声如何增强人工神经网络对抗对抗攻击和自然图像修改的鲁棒性。
本文首次建立了使用小批量SGD和带有相关噪声的DP-SGD训练的Kolmogorov-Arnold网络的总体风险界，推动了在隐私敏感领域对KAN的理论理解。