論文の概要: Verifying Properties of Binary Neural Networks Using Sparse Polynomial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17049v1
• Date: Mon, 27 May 2024 11:03:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 15:52:11.686955
• Title: Verifying Properties of Binary Neural Networks Using Sparse Polynomial Optimization
• Title（参考訳）: スパース多項式最適化を用いた二元ニューラルネットワークの検証特性
• Authors: Jianting Yang, Srećko Ðurašinović, Jean-Bernard Lasserre, Victor Magron, Jun Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,バイナリニューラルネットワーク(BNN)の特性検証手法について検討する。 フル精度のBNNと同様、入力の摂動にも敏感だ。 スパース多項式最適化から導かれる半有限プログラミング緩和を用いた代替手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.323690755070123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores methods for verifying the properties of Binary Neural Networks (BNNs), focusing on robustness against adversarial attacks. Despite their lower computational and memory needs, BNNs, like their full-precision counterparts, are also sensitive to input perturbations. Established methods for solving this problem are predominantly based on Satisfiability Modulo Theories and Mixed-Integer Linear Programming techniques, which are characterized by NP complexity and often face scalability issues. We introduce an alternative approach using Semidefinite Programming relaxations derived from sparse Polynomial Optimization. Our approach, compatible with continuous input space, not only mitigates numerical issues associated with floating-point calculations but also enhances verification scalability through the strategic use of tighter first-order semidefinite relaxations. We demonstrate the effectiveness of our method in verifying robustness against both $\|.\|_\infty$ and $\|.\|_2$-based adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,BNN(Binary Neural Networks)の特性を検証する手法について検討し,敵攻撃に対する堅牢性に着目した。 計算とメモリの必要性は低いが、BNNはフル精度のシステムと同様、入力の摂動にも敏感である。 この問題を解決するための確立された方法は、主に、NP複雑性を特徴とするSatisfiability Modulo TheoriesとMixed-Integer Linear Programmingの技術に基づいており、スケーラビリティの問題に直面していることが多い。 スパース多項式最適化から導かれる半有限プログラミング緩和を用いた代替手法を提案する。 我々のアプローチは連続的な入力空間と互換性があり、浮動小数点計算に伴う数値問題を緩和するだけでなく、より厳密な一階半定緩和の戦略的利用によって検証のスケーラビリティを向上させる。 本手法の有効性を, 共に$\|に対するロバスト性を検証する。 \|_\infty$と$\|。 \|_2$ベースの敵攻撃。

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