論文の概要: LEVIS: Large Exact Verifiable Input Spaces for Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08824v1
- Date: Fri, 16 Aug 2024 16:15:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 14:53:53.777080
- Title: LEVIS: Large Exact Verifiable Input Spaces for Neural Networks
- Title（参考訳）: LEVIS: ニューラルネットワークのための大規模な検証可能な入力空間
- Authors: Mohamad Fares El Hajj Chehade, Brian Wesley Bell, Russell Bent, Hao Zhu, Wenting Li,
- Abstract要約: ニューラルネットワークの堅牢性は、安全クリティカルなアプリケーションにおいて最重要である。
我々は、$textttLEVIS$-$beta$を含む新しいフレームワーク、$textttLEVIS$を紹介します。
我々は、$textttLEVIS$-$alpha$と$textttLEVIS$-$beta$で得られた検証可能な球の性質を理論的に解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.673606921201442
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The robustness of neural networks is paramount in safety-critical applications. While most current robustness verification methods assess the worst-case output under the assumption that the input space is known, identifying a verifiable input space $\mathcal{C}$, where no adversarial examples exist, is crucial for effective model selection, robustness evaluation, and the development of reliable control strategies. To address this challenge, we introduce a novel framework, $\texttt{LEVIS}$, comprising $\texttt{LEVIS}$-$\alpha$ and $\texttt{LEVIS}$-$\beta$. $\texttt{LEVIS}$-$\alpha$ locates the largest possible verifiable ball within the central region of $\mathcal{C}$ that intersects at least two boundaries. In contrast, $\texttt{LEVIS}$-$\beta$ integrates multiple verifiable balls to encapsulate the entirety of the verifiable space comprehensively. Our contributions are threefold: (1) We propose $\texttt{LEVIS}$ equipped with three pioneering techniques that identify the maximum verifiable ball and the nearest adversarial point along collinear or orthogonal directions. (2) We offer a theoretical analysis elucidating the properties of the verifiable balls acquired through $\texttt{LEVIS}$-$\alpha$ and $\texttt{LEVIS}$-$\beta$. (3) We validate our methodology across diverse applications, including electrical power flow regression and image classification, showcasing performance enhancements and visualizations of the searching characteristics.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの堅牢性は、安全クリティカルな応用において最重要である。
現在のロバスト性検証手法の多くは、入力空間が知られているという仮定の下で最悪の場合の出力を評価するが、検証可能な入力空間 $\mathcal{C}$ を同定することは、効果的なモデル選択、ロバスト性評価、信頼性の高い制御戦略の開発に不可欠である。
この課題に対処するために、$\texttt{LEVIS}$-$\alpha$と$\texttt{LEVIS}$-$\beta$からなる新しいフレームワークである$\texttt{LEVIS}$を紹介します。
$\texttt{LEVIS}$-$\alpha$は、少なくとも2つの境界を交差する$\mathcal{C}$の中心領域内の最大の検証可能な球を見つける。
対照的に、$\texttt{LEVIS}$-$\beta$ は複数の検証可能な球を統合して、検証可能な空間全体を包括的にカプセル化する。
1) 最大検証可能な球と最も近い逆点を直交方向または直交方向に沿って識別する3つの先駆的手法を備えた$\texttt{LEVIS}$を提案する。
2) 検証可能な球の性質を$\texttt{LEVIS}$-$\alpha$と$\texttt{LEVIS}$-$\beta$で決定する理論的解析を行う。
3) 電力フローの回帰, 画像分類, 性能向上, 探索特性の可視化など, 多様な応用にまたがる方法論を検証した。
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