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基于多路径回溯的神经网络验证方法
文献摘要：
基于线性抽象的符号传播方法在神经网络验证中具有重要地位.针对这类方法,提出了多路径回溯的概念.现有方法可看作仅使用单条回溯路径计算每个神经网络节点的上下界,是这一概念的特例.使用多条回溯路径,可以有效地改善这类方法的精度.在数据集ACAS Xu,MNIST和CIFAR10上,将多路径回溯方法与使用单条回溯路径的DeepPoly进行定量比较,结果表明,多路径回溯方法能够获得明显的精度提升,而仅引入较小的额外时间代价.此外,在数据集MNIST上,将多路径回溯方法与使用全局优化的Optimized LiRPA比较,结果表明,该方法仍然具有精度优势.
文献关键词：
神经网络验证;符号传播;抽象解释;多路径回溯
中图分类号：
作者姓名：
郑烨;施晓牧;刘嘉祥
作者机构：
深圳大学 计算机与软件学院, 广东 深圳 518060
文献出处：
引用格式：
[1]郑烨;施晓牧;刘嘉祥-.基于多路径回溯的神经网络验证方法)[J].软件学报,2022(07):2464-2481
A类：
多路径回溯,ACAS,DeepPoly,LiRPA
B类：
神经网络验证,验证方法,符号传播,可看,单条,路径计算,网络节点,上下界,一概,特例,多条,Xu,MNIST,CIFAR10,定量比较,精度提升,额外时间,全局优化,Optimized,抽象解释
AB值：
0.296199
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