스무딩된 적대 학습의 통계 질의 복잡도 하한

본 논문은 가우시안 입력에 약간의 가우시안 잡음(σ)을 추가한 “스무딩된 적대 학습” 모델에서 반평면(halfspace) 학습의 계산 복잡도를 조사한다. 기존 L₁‑다항식 회귀 기반 알고리즘이 보여준 상한 \(d^{\tilde O(1/σ^{2})\log(1/ε)}\)와 거의 일치하는 통계 질의(SQ) 하한 \(d^{\Omega(1/σ^{2}+ \log(1/ε))}\)을 증명함으로써, 현재 알고리즘이 본질적으로 최적임을 입증한다. 핵심 기법은 선…

저자: Ilias Diakonikolas, Daniel M. Kane