論文の概要: Enumerating Safe Regions in Deep Neural Networks with Provable Probabilistic Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09842v1
• Date: Fri, 18 Aug 2023 22:30:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 19:37:12.111525
• Title: Enumerating Safe Regions in Deep Neural Networks with Provable Probabilistic Guarantees
• Title（参考訳）: 確率的保証付きディープニューラルネットワークにおける安全領域の列挙
• Authors: Luca Marzari, Davide Corsi, Enrico Marchesini, Alessandro Farinelli and Ferdinando Cicalese
• Abstract要約: 安全プロパティとDNNが与えられた場合、安全であるプロパティ入力領域のすべての領域の集合を列挙する。 この問題の #P-hardness のため,epsilon-ProVe と呼ばれる効率的な近似法を提案する。 提案手法は, 許容限界の統計的予測により得られた出力可到達集合の制御可能な過小評価を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.1362094580439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying safe areas is a key point to guarantee trust for systems that are based on Deep Neural Networks (DNNs). To this end, we introduce the AllDNN-Verification problem: given a safety property and a DNN, enumerate the set of all the regions of the property input domain which are safe, i.e., where the property does hold. Due to the #P-hardness of the problem, we propose an efficient approximation method called epsilon-ProVe. Our approach exploits a controllable underestimation of the output reachable sets obtained via statistical prediction of tolerance limits, and can provide a tight (with provable probabilistic guarantees) lower estimate of the safe areas. Our empirical evaluation on different standard benchmarks shows the scalability and effectiveness of our method, offering valuable insights for this new type of verification of DNNs.
• Abstract（参考訳）: 安全な領域を特定することは、ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくシステムの信頼性を保証する重要なポイントである。 この目的のために、安全プロパティとDNNが与えられた場合、安全であるプロパティ入力領域のすべての領域の集合を列挙する、すなわち、そのプロパティが保持される場所を列挙する。 この問題の #P-hardness のため,epsilon-ProVe と呼ばれる効率的な近似法を提案する。 本手法は,許容限界の統計的予測によって得られる出力到達可能集合の制御可能な過小評価を活用し,安全領域の厳密な(確率的保証の可能な)推定を提供する。 異なる標準ベンチマークに対する実証的な評価は、我々の手法のスケーラビリティと有効性を示し、この新しいタイプのDNNの検証に有用な洞察を提供する。

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