論文の概要: Certifying Global Robustness for Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20556v1
• Date: Fri, 31 May 2024 00:46:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 15:55:52.605646
• Title: Certifying Global Robustness for Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークのグローバルロバスト性認証
• Authors: You Li, Guannan Zhao, Shuyu Kong, Yunqi He, Hai Zhou,
• Abstract要約: グローバルなディープニューラルネットワークは、すべての意味のある入力に対する摂動に抵抗する。 現在のロバストネス認証手法は、局所ロバストネスを強調し、スケールと一般化に苦慮している。 本稿では,ディープニューラルネットワークのグローバルロバスト性を評価・検証するための体系的かつ効率的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8556106468003613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A globally robust deep neural network resists perturbations on all meaningful inputs. Current robustness certification methods emphasize local robustness, struggling to scale and generalize. This paper presents a systematic and efficient method to evaluate and verify global robustness for deep neural networks, leveraging the PAC verification framework for solid guarantees on verification results. We utilize probabilistic programs to characterize meaningful input regions, setting a realistic standard for global robustness. Additionally, we introduce the cumulative robustness curve as a criterion in evaluating global robustness. We design a statistical method that combines multi-level splitting and regression analysis for the estimation, significantly reducing the execution time. Experimental results demonstrate the efficiency and effectiveness of our verification method and its capability to find rare and diversified counterexamples for adversarial training.
• Abstract（参考訳）: グローバルに堅牢なディープニューラルネットワークは、すべての意味のある入力に対する摂動に抵抗する。 現在のロバストネス認証手法は、局所ロバストネスを強調し、スケールと一般化に苦慮している。 本稿では,深層ニューラルネットワークのグローバルロバスト性を評価・検証するための系統的かつ効率的な手法を提案する。 我々は確率的プログラムを用いて意味のある入力領域を特徴づけ、グローバルロバストネスの現実的な標準を設定する。 さらに,大域的ロバスト性評価の基準として累積ロバスト性曲線を導入する。 我々は,多段階分割と回帰分析を組み合わせた統計的手法を設計し,実行時間を著しく短縮する。 実験により, 本手法の有効性と有効性を示し, 対人訓練のための希少かつ多種多様な反例を見出す能力を示した。

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