論文の概要: Model-Agnostic Reachability Analysis on Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00813v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 09:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 16:07:24.656326
• Title: Model-Agnostic Reachability Analysis on Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークのモデル非依存的到達性解析
• Authors: Chi Zhang, Wenjie Ruan, Fu Wang, Peipei Xu, Geyong Min, Xiaowei Huang
• Abstract要約: 我々はDeepAgnと呼ばれるモデルに依存しない検証フレームワークを開発した。 FNN、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、あるいは両者の混合に適用することができる。 レイヤやパラメータといったネットワークの内部構造にアクセスする必要はない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.54542656637704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Verification plays an essential role in the formal analysis of safety-critical systems. Most current verification methods have specific requirements when working on Deep Neural Networks (DNNs). They either target one particular network category, e.g., Feedforward Neural Networks (FNNs), or networks with specific activation functions, e.g., RdLU. In this paper, we develop a model-agnostic verification framework, called DeepAgn, and show that it can be applied to FNNs, Recurrent Neural Networks (RNNs), or a mixture of both. Under the assumption of Lipschitz continuity, DeepAgn analyses the reachability of DNNs based on a novel optimisation scheme with a global convergence guarantee. It does not require access to the network's internal structures, such as layers and parameters. Through reachability analysis, DeepAgn can tackle several well-known robustness problems, including computing the maximum safe radius for a given input, and generating the ground-truth adversarial examples. We also empirically demonstrate DeepAgn's superior capability and efficiency in handling a broader class of deep neural networks, including both FNNs, and RNNs with very deep layers and millions of neurons, than other state-of-the-art verification approaches.
• Abstract（参考訳）: 検証は安全クリティカルシステムの形式解析において重要な役割を果たす。 現在の検証手法の多くは、ディープニューラルネットワーク(DNN)に取り組む際に、特定の要件を持っている。 それらは、例えばfeedforward neural networks(fnn)のような特定のネットワークカテゴリや、特定のアクティベーション機能を持つネットワーク、例えばrdluをターゲットにしている。 本稿では、DeepAgnと呼ばれるモデルに依存しない検証フレームワークを開発し、FNN、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、あるいは両者の混合に適用可能であることを示す。 リプシッツ連続性の仮定の下で、DeepAgnは、グローバル収束を保証する新しい最適化スキームに基づいて、DNNの到達可能性を分析する。 レイヤやパラメータといったネットワークの内部構造にアクセスする必要はない。 到達可能性解析により、DeepAgnは与えられた入力に対する最大安全半径を計算し、接地的真逆の例を生成するなど、よく知られた堅牢性問題に取り組むことができる。 我々はまた、最先端の検証アプローチよりも、非常に深い層と数百万のニューロンを持つFNNとRNNを含む、より広いレベルのディープニューラルネットワークを扱うDeepAgnの優れた能力と効率を実証的に示す。

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