from Adversarial Examples Are a Natural Consequence of Test Error in Noise
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这篇论文主要是来探究adversarial robustness和corruption robustness的关系。
主旨句：Improving adversarial robustness should go hand in hand with improving performance in the presence of more general and realistic image corruptions.
三种训练方式：
- naturally trained
- adversarially trained
- with Gaussian data augmentation
第三部分：
- 交代了一下如何表示corruption robustness和adversarial robustness。
- 交代了论文中的模型是如何训练得到的。
第四部分：
- 从线性模型开始谈起，探索两类鲁棒性之间的关系
- 从线性模型扩展到神经网络，探究
和d的关系。（
第五部分：
- 寻找对抗鲁棒性的上界
