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Sep, 2024
使用全局半正定规划界限训练安全神经网络
Training Safe Neural Networks with Global SDP Bounds
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Roman Soletskyi, David "davidad" Dalrymple
TL;DR
本文提出了一种新的方法，通过半正定规划(SDP)为神经网络训练提供形式安全保障，旨在解决现有技术在对抗鲁棒性界限方面的局限。这种基于ADMM的训练方案在对抗球体数据集上取得了可证明的完美召回，适用输入维度高达$d=40$，推动了高维系统下可靠神经网络验证方法的发展，具有安全强化学习政策的潜在应用。
Abstract
This paper presents a novel approach to training
Neural Networks
with formal
Safety Guarantees
using
Semidefinite Programming
(SDP) for
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