Jul, 2019
ART: 用于证明神经网络正确性的抽象细化引导训练
ART: Abstraction Refinement-Guided Training for Provably Correct Neural Networks
Xuankang Lin, He Zhu, Roopsha Samanta, Suresh Jagannathan
TL;DR本文提出了一种新的神经网络学习框架，该框架通过集成基于优化算法的抽象精炼循环并在动态构建的具有准确性和安全性目标的输入空间的分区上操作，实现训练可证明正确的机器学习网络的目标。通过实现我们的方法并将其应用于强制执行 ACAS Xu 数据集和碰撞检测数据集的一般安全属性，我们证明实现安全不会以很多精度的代价为代价，关键在于采用一个抽象精炼方法对于构建准确和正确的机器学习网络提供了一条有意义的路径。