深度学习里有人研究过各种结构对噪音的敏感性和鲁棒性吗？

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深度学习里有人研究过各种结构对噪音的敏感性和鲁棒性吗？

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对于特定噪声类型，最常见的就是random Gaussian noise。 比如说，给定一个pre-trained 的CNN MNIST classifier， 如果输入的手写数字被加入了白噪声，结果会有多大影响。 按照我的经验，普通CNN对Gaussian noise的robustness还是不错的。还以MNIST- CNN为例，不加噪声，cls acc可以达到99.5%，加入\sigma=50/75/100 的高斯噪声，cls acc依然会有98% / 85%/ 56%。要说其他结构，我只研究过neural ODE 构建的cls model。 实验结果发现，加入\sigma=50/75/100的噪声，cls acc会维持在99% / 91%/73%。