論文の概要: FI-ODE: Certifiably Robust Forward Invariance in Neural ODEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16940v3
• Date: Tue, 4 Jul 2023 06:41:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 23:44:20.880937
• Title: FI-ODE: Certifiably Robust Forward Invariance in Neural ODEs
• Title（参考訳）: FI-ODE:ニューラル・オードにおけるロバストな前方不変性
• Authors: Yujia Huang, Ivan Dario Jimenez Rodriguez, Huan Zhang, Yuanyuan Shi, Yisong Yue
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークのフォワード不変性をトレーニングし,確実に証明するための一般的なフレームワークを提案する。 この枠組みは, 頑健な連続制御における安全性の保証と, 画像分類における正反対性という2つの設定で適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.390912795076865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forward invariance is a long-studied property in control theory that is used to certify that a dynamical system stays within some pre-specified set of states for all time, and also admits robustness guarantees (e.g., the certificate holds under perturbations). We propose a general framework for training and provably certifying robust forward invariance in Neural ODEs. We apply this framework in two settings: certified safety in robust continuous control, and certified adversarial robustness for image classification. To our knowledge, this is the first instance of training NODE policies with such non-vacuous certified guarantees.
• Abstract（参考訳）: フォワード不変性(フォワード不変性、Forward invariance)とは、制御理論において、力学系が常に指定された状態の集合内に留まり、堅牢性を保証する(例えば、証明書は摂動の下で保持される)ことを証明するために用いられる長期研究された性質である。 本稿では,ニューラルネットワークにおけるフォワード不変性の証明とトレーニングのための一般的なフレームワークを提案する。 我々はこの枠組みを,頑健な連続制御における認証安全性と,画像分類のための認証された敵対的ロバスト性という2つの設定に適用する。 私たちの知る限りでは、このような保証のない保証でNODEポリシーをトレーニングする最初の例です。

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