Vi presenterar en ny metod för skalbar och exakt certifiering av djupa neurala nätverk. Den viktigaste tekniska insikten bakom vårt tillvägagångssätt är en ny abstrakt domän som kombinerar flyttal polyhedra med intervaller och är utrustad med abstrakta transformatorer speciellt anpassade för att ställa in neurala nätverk. Konkret introducerar vi nya transformatorer för affinatransformatorer, den rektifierade linjära enheten (ReLU), sigmoid, tanh och maxpoolfunktioner. Vi implementerade vår metod i ett system som kallas DeepPoly och utvärderade den utförligt på en rad datauppsättningar, neurala arkitekturer (inklusive försvarade nätverk), och specifikationer. Våra experimentella resultat visar att DeepPoly är mer exakt än tidigare arbete vid skalning till stora nätverk. Vi visar också hur man kombinerar DeepPoly med en form av abstraktion förfining baserad på spårdelning. Detta gör det möjligt för oss att för första gången bevisa nätets robusthet när den ingående bilden utsätts för komplexa störningar såsom rotationer som använder linjär interpolering.
Singh och Al. REF föreslog en ny abstrakt domän för certifiering av robusthet i neurala nätverk.
An abstract domain for certifying neural networks
{'venue': 'PACMPL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}