論文の概要: Taming Reachability Analysis of DNN-Controlled Systems via Abstraction-Based Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11127v2
• Date: Tue, 31 Oct 2023 13:30:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 04:17:52.174995
• Title: Taming Reachability Analysis of DNN-Controlled Systems via Abstraction-Based Training
• Title（参考訳）: 抽象的学習によるdnn制御システムのtaming reachability解析
• Authors: Jiaxu Tian and Dapeng Zhi and Si Liu and Peixin Wang and Guy Katz and Min Zhang
• Abstract要約: 本稿では, 到達可能性解析における過剰近似DNNの欠如を回避するための, 抽象的アプローチを提案する。 我々は、実数をトレーニングの間隔に抽象化する抽象層を挿入することで、従来のDNNを拡張した。 我々は、DNN制御システムに対する最初のブラックボックス到達可能性分析手法を考案し、訓練されたDNNは抽象状態に対するアクションのためのブラックボックスオラクルとしてのみクエリされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.787056022080625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The intrinsic complexity of deep neural networks (DNNs) makes it challenging to verify not only the networks themselves but also the hosting DNN-controlled systems. Reachability analysis of these systems faces the same challenge. Existing approaches rely on over-approximating DNNs using simpler polynomial models. However, they suffer from low efficiency and large overestimation, and are restricted to specific types of DNNs. This paper presents a novel abstraction-based approach to bypass the crux of over-approximating DNNs in reachability analysis. Specifically, we extend conventional DNNs by inserting an additional abstraction layer, which abstracts a real number to an interval for training. The inserted abstraction layer ensures that the values represented by an interval are indistinguishable to the network for both training and decision-making. Leveraging this, we devise the first black-box reachability analysis approach for DNN-controlled systems, where trained DNNs are only queried as black-box oracles for the actions on abstract states. Our approach is sound, tight, efficient, and agnostic to any DNN type and size. The experimental results on a wide range of benchmarks show that the DNNs trained by using our approach exhibit comparable performance, while the reachability analysis of the corresponding systems becomes more amenable with significant tightness and efficiency improvement over the state-of-the-art white-box approaches.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の本質的な複雑さは、ネットワーク自体だけでなく、ホストするDNN制御システムの検証を困難にしている。 これらのシステムの到達可能性分析は同じ課題に直面している。 既存のアプローチは、単純な多項式モデルを用いた過剰近似DNNに依存している。 しかし、それらは低い効率と大きな過大評価に悩まされ、特定のタイプのDNNに制限される。 本稿では,到達可能性解析における過剰近似DNNの欠如を回避するための,抽象的アプローチを提案する。 具体的には、実数をトレーニングの間隔に抽象化する抽象層を挿入することで、従来のDNNを拡張します。 挿入された抽象層は、インターバルで表される値がトレーニングと意思決定の両方のためにネットワークと区別できないことを保証します。 これを利用して、DNN制御システムに対する最初のブラックボックス到達可能性分析アプローチを考案し、訓練されたDNNは抽象状態に対するアクションのためのブラックボックスオラクルとしてのみクエリされる。 当社のアプローチは,dnnのタイプやサイズに依存しない,健全でタイトで効率的です。 幅広いベンチマーク実験結果から,本手法を用いて訓練したdnnは同等の性能を示し,対応するシステムの到達可能性解析は,最先端のホワイトボックスアプローチよりも高いタイトさと効率改善により,より快適になることが示された。

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