Jul, 2020

在 GPU 上扩展多面体神经网络的验证

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TL;DR本文介绍的 GPUPoly 算法通过在 GPU 上使用自定义的声音多面体算法，利用可用的 GPU 并行性和底层验证任务的固有稀疏性证明了比以前更大的深度神经网络的鲁棒性。
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发现论文，激发创造
  • 多项式网络完全正确性验证

    通过新的边界方法，我们提出了一种名为 VPN 的算法，具有全局收敛保证，可在 MNIST、CIFAR10 和 STL10 数据集上进行经验证的完整 PN 验证，其关键洞察是我们获得比 IBP 和 DeepT-Fast 更紧密的边界。

    Sep, 2022

  • 深度网络可扩展验证的双重方法

    本文提出了一种通用的神经网络形式验证框架，通过将验证问题转化为最优化问题，并通过我们提出的松弛算法得到可靠的上界，从而可对神经网络的输入和输出属性满足的规范进行形式化验证。

    Mar, 2018

  • 对抗样本的可证明证书：在多面体的并集中嵌套一个球体

    该研究提出了一种计算具有凸性 $p$- 范数的深度神经网络的点对点鲁棒性的新方法，算法 GeoCert 可以在复杂的神经网络中输出距离下界，且该方法比以前的方法更紧凑。

    Mar, 2019

  • 面向安全关键深度神经网络的可扩展验证

    本篇论文介绍了在安全重要应用领域中使用深度神经网络的问题，针对其可靠性和安全性的担忧，提出了采用形式化验证来保证其运行符合预期，并通过两个方向，即设计可扩展性的验证技术和识别可验证的深度学习系统的设计选择来缓解这一挑战。

    Jan, 2018

  • 基于多面体抽象解释的节点扰动图卷积网络鲁棒性认证

    改进了基于图的多层感知器的鲁棒性认证技术，通过多面体抽象解释方法在节点特征扰动的情况下提供 GCN 鲁棒性的上下界，并在训练过程中进一步提高 GCN 的鲁棒性。

    May, 2024

  • 用 GPU 加速的机器学习模型验证在电力系统中的应用

    本文介绍了用于检验大规模机器学习模型的计算工具，重点解决了其应用到电力系统问题时出现的困难；作者提出了一种方法可同时验证多个验证问题，并使用双重化程序将线性等式和不等式约束编码到检验问题中。

    Jun, 2023

  • 神经网络紧致鲁棒性验证的凸松弛屏障

    本文介绍一种基于凸松弛框架的神经网络强鲁棒性验证算法，通过大量实验发现该算法在已有松弛算法上并没有显著提高，提示了一类算法具有固有的严格验证难度。

    Feb, 2019

  • 针对对抗鲁棒性的分层验证

    该研究提出了一种名为 LayerCert 的新框架，利用 ReLU 网络的分层几何结构解决点精确的 L_p 鲁棒性问题，进一步减少所需解决的凸规划数量和大小并提高了性能。

    Jul, 2020

  • 为深度神经网络认证全局稳健性

    通过利用 PAC 验证框架和统计方法，本研究提出了一种对深度神经网络进行全局鲁棒性评估和验证的高效方法，该方法在评估全局鲁棒性的同时能够有效地找出稀有和多样化的对抗训练的反例。

    May, 2024

  • 验证友好的深度神经网络

    提出了一种生成可验证的神经网络（VNNs）的新框架，该框架通过后训练优化在保留预测性能和鲁棒性之间取得平衡，使得生成的网络在预测性能方面与原始网络相当，并且可以进行验证，以更加高效地建立 VNNs 的强大性。

    Dec, 2023