RS-Reg: 確率的かつ頑健な認証回帰法によるランダム化スムージング

ランダム化スムージングは、分類タスクにおける敵に対して有望な認証の頑健性を示しています。基礎モデルへのゼロ次アクセスのみでこのような成功を収めているにもかかわらず、ランダム化スムージングは一般的な回帰形式には拡張されていません。確率を通じて回帰タスクの頑健性を柔軟に定義することで、有効な出力を観測するユーザー指定の確率に対して入力データポイントの摂動に関する上限を確立する方法を示します。さらに、回帰モデルが無制約で動作するシナリオにおける基本的な平均関数の漸近的特性を示します。次に、出力が制約される回帰モデルのファミリーに対処する際の入力摂動の認証上限を導出します。我々のシミュレーションは理論結果の妥当性を検証し、回帰タスクにおける単純なスムージング関数（すなわち平均化）の利点と限界を明らかにします。コードは https://github.com/arekavandi/CertifiedRobustRegression で公開されています。