Detta dokument tar upp problemet med att formellt kontrollera önskvärda egenskaper hos neurala nätverk, dvs. att erhålla bevisbara garantier för att neurala nätverk uppfyller specifikationer som rör deras ingångar och utgångar (robustness till begränsad norm motarial perturbations, till exempel). Det mesta tidigare arbetet med detta ämne var begränsat i dess tillämplighet genom storleken på nätverket, nätverksarkitekturen och komplexiteten i egenskaper som ska verifieras. Däremot gäller vårt ramverk för en allmän klass av aktiveringsfunktioner och specifikationer för neurala nätverksingångar och utgångar. Vi formulerar verifiering som ett optimeringsproblem (för att hitta den största överträdelsen av specifikationen) och lösa en Lagrangian avslappning av optimeringsproblemet för att få en övre gräns för det värsta fallet överträdelse av specifikationen verifieras. Vår strategi är när som helst d.v.s. Det kan stoppas när som helst och en giltig gräns för den maximala överträdelsen kan erhållas. Vi utvecklar specialiserade verifieringsalgoritmer med bevisbara täthetsgarantier enligt särskilda antaganden och demonstrerar den praktiska betydelsen av vår allmänna verifieringsmetod för en mängd olika verifieringsuppgifter.
Å andra sidan föreslog Ref en dubbel metod för att verifiera NN med en allmän klass av aktiveringsfunktioner.
A Dual Approach to Scalable Verification of Deep Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}