論文の概要: An SMT-Based Approach for Verifying Binarized Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02948v2
• Date: Sun, 17 Jan 2021 08:41:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 12:50:46.963303
• Title: An SMT-Based Approach for Verifying Binarized Neural Networks
• Title（参考訳）: SMTによる二元化ニューラルネットワークの検証
• Authors: Guy Amir, Haoze Wu, Clark Barrett and Guy Katz
• Abstract要約: 本稿では,SMTを用いた二元化ニューラルネットワークの検証手法を提案する。 我々の手法の1つの新しい点は、二項化コンポーネントと非二項化コンポーネントの両方を含むニューラルネットワークの検証を可能にすることである。 我々は、この手法をマラブーフレームワークの拡張として実装し、一般的な二項化ニューラルネットワークアーキテクチャのアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4394939014120451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has emerged as an effective approach for creating modern software systems, with neural networks often surpassing hand-crafted systems. Unfortunately, neural networks are known to suffer from various safety and security issues. Formal verification is a promising avenue for tackling this difficulty, by formally certifying that networks are correct. We propose an SMT-based technique for verifying Binarized Neural Networks - a popular kind of neural network, where some weights have been binarized in order to render the neural network more memory and energy efficient, and quicker to evaluate. One novelty of our technique is that it allows the verification of neural networks that include both binarized and non-binarized components. Neural network verification is computationally very difficult, and so we propose here various optimizations, integrated into our SMT procedure as deduction steps, as well as an approach for parallelizing verification queries. We implement our technique as an extension to the Marabou framework, and use it to evaluate the approach on popular binarized neural network architectures.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは現代のソフトウェアシステムを作るための効果的なアプローチとして現れ、ニューラルネットワークはしばしば手作りのシステムを超えた。 残念ながら、ニューラルネットワークは様々な安全性とセキュリティの問題に悩まされている。 形式的検証は、ネットワークが正しいことを正式に証明することで、この困難に取り組むための有望な方法である。 ニューラルネットワークのメモリとエネルギー効率を向上し、より高速に評価するために、いくつかの重みが二項化されているニューラルネットワークであるバイナリ化ニューラルネットワークを検証するためのSMTベースの手法を提案する。 この手法の目新しさは、バイナリ化コンポーネントと非バイナリ化コンポーネントの両方を含むニューラルネットワークの検証を可能にすることです。 ニューラルネットワークの検証は非常に計算が難しいため,提案手法はsmt手続きに組み込んだ様々な最適化手法を提案するとともに,検証クエリの並列化手法を提案する。 この手法をmarabouフレームワークの拡張として実装し,一般的なバイナリ化ニューラルネットワークアーキテクチャ上でのアプローチ評価に使用する。

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