論文の概要: Set-Based Training for Neural Network Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14961v3
• Date: Tue, 14 Jan 2025 08:56:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:19.213651
• Title: Set-Based Training for Neural Network Verification
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク検証のためのセットベーストレーニング
• Authors: Lukas Koller, Tobias Ladner, Matthias Althoff,
• Abstract要約: 小さな入力摂動はニューラルネットワークの出力に大きな影響を与える。 安全クリティカルな環境の安全性を確保するためには、ニューラルネットワークの堅牢性を検証する必要がある。 本稿では,可能な出力の集合を計算するための,新しいセットベーストレーニング手順を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.97708612393722
• License:
• Abstract: Neural networks are vulnerable to adversarial attacks, i.e., small input perturbations can significantly affect the outputs of a neural network. Therefore, to ensure safety of safety-critical environments, the robustness of a neural network must be formally verified against input perturbations, e.g., from noisy sensors. To improve the robustness of neural networks and thus simplify the formal verification, we present a novel set-based training procedure in which we compute the set of possible outputs given the set of possible inputs and compute for the first time a gradient set, i.e., each possible output has a different gradient. Therefore, we can directly reduce the size of the output enclosure by choosing gradients toward its center. Small output enclosures increase the robustness of a neural network and, at the same time, simplify its formal verification. The latter benefit is due to the fact that a larger size of propagated sets increases the conservatism of most verification methods. Our extensive evaluation demonstrates that set-based training produces robust neural networks with competitive performance, which can be verified using fast (polynomial-time) verification algorithms due to the reduced output set.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは敵の攻撃に弱いため、小さな入力摂動はニューラルネットワークの出力に大きな影響を及ぼす可能性がある。 したがって、安全クリティカル環境の安全性を確保するため、ニューラルネットワークの堅牢性は、ノイズの多いセンサからの入力摂動に対して正式に検証する必要がある。 ニューラルネットワークのロバスト性を向上し,形式的検証を簡略化するために,可能な入力のセットから可能な出力のセットを計算し,初めてグラデーションセットを演算する,新たなセットベースのトレーニング手順を提案する。 したがって、出力囲いの大きさを中央への勾配を選択することで、直接的に小さくすることができる。 小さな出力囲いは、ニューラルネットワークの堅牢性を高め、同時にその形式的検証を簡素化する。 後者の利点は、プロパゲート集合のより大きなサイズが、ほとんどの検証方法の保守性を高めるという事実にある。 提案手法は, 高速(ポリノミカル時間)検定アルゴリズムを用いて, 出力の削減により検証可能な, 競争性能の高い堅牢なニューラルネットワークを実現することを示すものである。

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