論文の概要: Revisiting Differential Verification: Equivalence Verification with Confidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20207v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 15:53:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:20:51.250582
• Title: Revisiting Differential Verification: Equivalence Verification with Confidence
• Title（参考訳）: 差別的検証を再考する: 信頼を伴う等価検証
• Authors: Samuel Teuber, Philipp Kern, Marvin Janzen, Bernhard Beckert,
• Abstract要約: 検証済みニューラルネットワーク(NN)がデプロイ前にプルーニング(および再トレーニング)されると、新しいNNが元のNNと同等に振る舞うことを証明することが望ましい。 本稿では,NN間の差異を推論する差分検証の考え方を再考する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6562256987706128
• License:
• Abstract: When validated neural networks (NNs) are pruned (and retrained) before deployment, it is desirable to prove that the new NN behaves equivalently to the (original) reference NN. To this end, our paper revisits the idea of differential verification which performs reasoning on differences between NNs: On the one hand, our paper proposes a novel abstract domain for differential verification admitting more efficient reasoning about equivalence. On the other hand, we investigate empirically and theoretically which equivalence properties are (not) efficiently solved using differential reasoning. Based on the gained insights, and following a recent line of work on confidence-based verification, we propose a novel equivalence property that is amenable to Differential Verification while providing guarantees for large parts of the input space instead of small-scale guarantees constructed w.r.t. predetermined input points. We implement our approach in a new tool called VeryDiff and perform an extensive evaluation on numerous old and new benchmark families, including new pruned NNs for particle jet classification in the context of CERN's LHC where we observe median speedups >300x over the State-of-the-Art verifier alpha,beta-CROWN.
• Abstract（参考訳）: 検証済みニューラルネットワーク(NN)がデプロイ前にプルーニング(および再トレーニング)されると、新しいNNが(元の)参照NNと同等に振る舞うことを証明することが望ましい。 そこで本稿では,NN間の差異を推論する差分検証の考え方を再考する。一方,同値性に関するより効率的な推論を許容する,新たな差分検証のための抽象的ドメインを提案する。 一方,同値性は差分推論を用いて効率よく解けるか,理論的に検討する。 得られた知見に基づいて、信頼に基づく検証の最近の一連の取り組みに続いて、我々は、所定の入力点に設定された小規模の保証ではなく、入力空間の大部分を保証しながら、微分検証に適する新しい等価性を提案する。 We implement our approach in a new tool VeryDiff and a extensive evaluation on many old and new benchmark family, including a new pruned NNs for Particle jet classification in the context of CERN's LHC where we observed central speedup >300x over the State-of-the-Art verifier alpha,beta-CROWN。

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