[논문리뷰] Measuring Model Robustness via Fisher Information: Spectral Bounds, Theoretical Guarantees, and Practical Algorithms본 논문은 딥러닝 모델의 견고성 평가가 특정 공격(Attack-dependent)에 과도하게 의존하고 있으며, 이론적 근거가 부족하다는 점을 해결하고자 한다. 기존의 Lipschitz constant나 CLEVER score와 같은 지표들은 확장성(Scalability)이 낮거나 확률적 해석력이 부족하다는 한계가 있다.#Review#Model Robustness#Fisher Information Matrix#Spectral Norm#Adversarial Vulnerability#Interpretability#Deep Learning2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중