Aug, 2024

PREMAP:统一的神经网络预像逼近框架

TL;DR本研究解决了神经网络验证中针对预像的属性检查问题,提出了一种通用的预像抽象框架,能够产生任何多面体输出集的下界和上界逼近。通过利用参数化线性松弛和迭代细化过程,显著提升了高维输入的图像分类任务的效率和可扩展性,并在定量验证和鲁棒性分析中展现出其出色的性能。