如循环神经网络的鲁棒性验证研究还处于起步阶段.回顾深度神经网络的发展以及部署到日常生活中面临的挑战;详尽地调研前馈神经网络和循环神经网络的鲁棒性验证方法,并对这些验证方法间的内在联系进行分析和比较;调研循环神经网络在现实应用场景中的安全性验...
以降低验证精度为代价,降低验证的难度、提升其可拓展性.在抽象解释中,抽象域的确定是重要的,它决定了近似的精度与验证效率.有三种常见的神经网络抽象域:区间抽象域(interval domain),对称多胞体抽象域(Zonotope domain),多面体抽象域(Polyhedra domain),其中Zonotope域因其准确度与效率的平衡被多个...
例如概率鲁棒性、几何鲁棒性、公平性、安全性、可解释性等。目前验证神经网络鲁棒性的研究主要集中在基于...
神经网络验证问题都是在有界输入的范围内,研究其输出满足的性质。这篇文章的思路是,定义分段线性神经网络的鲁棒性,将评估其鲁棒性表示为MILP问题进行求解,从而达到验证的目的。同时通过严格的非线性公式和预求解算法来加快计算速度,从而可以验证十万个Relu节点的卷积网络的属性,并且能比现有技术证明更多的样本蛤发现更对抗...
review report与code上传至https://github.com/alwaysbyx/NN-verification;因为要用英文汇报所以用英文讲,如果有人感兴趣certificate for nn的我也可以多看几篇论文用中文讲讲(不过好像这个领域做的人远远少于rl cv乐)。开头是芙芙。, 视频播放量 1、弹幕量 1、点赞数 2
摘要 本发明涉及一种神经网络的局部鲁棒性验证方法,包括:输入经过训练得到的神经网络,对神经网络的语义进行处理得到模型;基于抽象解释,将神经网络的语义抽象为数学结构的抽象域上的运算(或者抽象域上的变换);给定输入和微小扰动;将输入和微小扰动抽象为抽象域中的元素,并引入符号传播方法,将神经网络局部鲁棒性验证问题转...
本发明公开了一种基于降维的自动驾驶神经网络鲁棒性验证方法及系统,包括:基于输入的图像数据生成超矩形的输入集合;根据给定的宽度限制δ,分割输入集合在神经网络第一层的仿射变换下的像集,并在其中搜索是否存在不满足鲁棒性要求的子集;如果不存在,则认为自动驾驶神经网络是安全的;否则,认为自动驾驶神经网络不安全。本发...
基于降维的自动驾驶神经网络鲁棒性验证方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于降维的自动驾驶神经网络鲁棒性验证方法及系统说明:本发明公开了一种基于降维的自动驾驶神经网络鲁棒性验证方法及系统,包括基于输入的图像数据生成超矩...专利查询请上爱企查
一种神经网络的局部鲁棒性验证方法,包括: 输入经过训练得到的神经网络,对神经网络的语义进行处理得到模型; 基于抽象解释,将神经网络的语义抽象为数学结构的抽象域上的运算; 给定输入和微小扰动; 将输入和微小扰动抽象为抽象域中的元素,并引入符号传播方法,将神经网络局部鲁棒性验证问题转换为抽象域上的运算和判定问题;...
而对于其他类型的网络, 如循环神经网络的鲁棒性验证研究还处于起步阶段. 回顾深度神经网络的发展以及部署到日常生活中面临的挑战; 详尽地调研前馈神经网络和循环神经网络的鲁棒性验证方法, 并对这些验证方法间的内在联系进行分析和比较; 调研循环神经...