Robust Empirical Risk Minimization with Tolerance
Developing simple, sample-efficient learning algorithms for robust classification is a pressing issue in today's tech-dominated world, and current theoretical techniques requiring exponential sample complexity and complicated improper learning rules fall far from answering the need. In this wor...
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