Vi presenterar MLCERT, ett nytt system för att göra praktiska mekaniserade bevis på generalisering av inlärningsförfaranden, begränsning förväntade fel i termer av utbildning eller testfel. ML-CERT är mekaniserad genom att vi bevisar generalisering gränser inne i theorem bevis Coq; således är gränserna maskin kontrolleras av Coq bevis kontroll. MLCERT är praktiskt genom att vi extraherar inlärningsprocedurer som definieras i Coq till körbar kod; därmed procedurer med bevisade generalisering gränser kan utbildas och användas i verkliga system. MLCERT är väldokumenterad och öppen källkod; därför förväntar vi oss att det kan användas även av dem utan Coq expertis. För att validera MLCERT, som är kompatibelt med externa verktyg såsom TensorFlow, använder vi det för att bevisa generalisering gränser på neurala nätverk utbildade med TensorFlow på den utökade MNIST datauppsättning.
REF ger maskinkontrollerade bevis på gränser för generaliseringsfel.
Certifying the True Error: Machine Learning in Coq with Verified Generalization Guarantees
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}