Verifiering av korrekthet av djupa neurala nätverk (DNNs) är utmanande. Vi studerar ett generiskt tillgänglighetsproblem för feed-forward DNNs som, för en given uppsättning ingångar till nätverket och en Lipschitz-kontinuerlig funktion över sina utgångar, beräknar den lägre och övre gräns på funktionsvärdena. Eftersom nätverket och funktionen är kontinuerlig Lipschitz, alla värden i intervallet mellan den nedre och övre gränsen kan nås. Vi visar hur man uppnår problemet med säkerhetsverifiering, problemet med analys av utdataområde och ett robusthetsmått genom att omedelbart lösa problemet med tillgänglighet. Vi presenterar en ny algoritm baserad på adaptiv booptimering för att lösa problem med tillgänglighet. Tekniken har implementerats och utvärderats på en rad DNN, vilket visar dess effektivitet, skalbarhet och förmåga att hantera en bredare klass av nätverk än toppmoderna verifieringsmetoder.
Ett adaptivt inhägnat ramverk för optimering föreslås för tillgänglighetsproblem för neurala nätverk i REF.
Reachability Analysis of Deep Neural Networks with Provable Guarantees
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}