Verifiering robusthet av neurala nätverk klassificerare har lockat stora intressen och uppmärksamhet på grund av framgången för djupa neurala nätverk och deras oväntade sårbarhet för kontrariska störningar. Även om det har visat sig vara ett NP-komplett problem att hitta en minsta negativ distorsion av neurala nätverk (med ReLU-aktiveringar), är det möjligt att få en icke-trivial lägre gräns för minsta distorsion som en bevisbar robusthet garanti. De flesta tidigare verk fokuserade dock endast på enkla fullt anslutna skikt (flerlagers perceptroner) och begränsades till ReLU-aktiveringar. Detta motiverar oss att föreslå en allmän och effektiv ram, CNN-Cert, som är kapabel att certifiera robusthet på allmänna konvolutionella neurala nätverk. Vår ram är allmän - vi kan hantera olika arkitekturer inklusive konvolutionella lager, max-pooling lager, batch normalization lager, restblock, samt allmänna aktiveringsfunktioner; vår strategi är effektiv - genom att utnyttja den speciella strukturen av convolutional lager, vi uppnår upp till 17 och 11 gånger av hastighetsupp jämfört med de state-of-the-art certifieringsalgoritmer (t.ex. Fast-Lin, CROWN) och 366 gånger av speed-up jämfört med dual-LP-metoden medan vår algoritm får liknande eller ännu bättre verifiering gränser. Dessutom generaliserar CNN-Cert toppmoderna algoritmer, t.ex. Fast-Lin och CROWN. Vi visar genom omfattande experiment att vår metod överträffar state-of-the-art lower-baserade certifieringsalgoritmer både i fråga om bundet kvalitet och hastighet.
Den nya ramen kan hantera olika arkitekturer inklusive konvolutionella lager, max-pooling lager, batch normalisering lager, restblock, samt allmänna aktiveringsfunktioner och kan certifiera robusthet på allmänna konvolutionella neurala nätverk REF.
CNN-Cert: An Efficient Framework for Certifying Robustness of Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}