論文の概要: The Fifth International Verification of Neural Networks Competition (VNN-COMP 2024): Summary and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19985v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 03:07:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:07:00.773676
• Title: The Fifth International Verification of Neural Networks Competition (VNN-COMP 2024): Summary and Results
• Title（参考訳）: 第5回国際ニューラルネットワークコンペティション(VNN-COMP 2024)の概要と結果
• Authors: Christopher Brix, Stanley Bak, Taylor T. Johnson, Haoze Wu,
• Abstract要約: 第5回国際ニューラルネットワークコンペティション(VNN-COMP 2024)を要約する。 VNN-COMPは、最先端のニューラルネットワーク検証ツールの公平かつ客観的な比較を容易にするために毎年開催されている。 このレポートは、このコンペティションのこのイテレーションから学んだルール、ベンチマーク、参加ツール、結果、教訓を要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9189620165765
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• Abstract: This report summarizes the 5th International Verification of Neural Networks Competition (VNN-COMP 2024), held as a part of the 7th International Symposium on AI Verification (SAIV), that was collocated with the 36th International Conference on Computer-Aided Verification (CAV). VNN-COMP is held annually to facilitate the fair and objective comparison of state-of-the-art neural network verification tools, encourage the standardization of tool interfaces, and bring together the neural network verification community. To this end, standardized formats for networks (ONNX) and specification (VNN-LIB) were defined, tools were evaluated on equal-cost hardware (using an automatic evaluation pipeline based on AWS instances), and tool parameters were chosen by the participants before the final test sets were made public. In the 2024 iteration, 8 teams participated on a diverse set of 12 regular and 8 extended benchmarks. This report summarizes the rules, benchmarks, participating tools, results, and lessons learned from this iteration of this competition.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,第7回AI検証国際シンポジウム(SAIV)の一環として開催された第5回ニューラルネットワークコンペティション(VNN-COMP 2024)を要約する。 VNN-COMPは、最先端のニューラルネットワーク検証ツールの公正かつ客観的な比較を促進し、ツールインターフェースの標準化を促進し、ニューラルネットワーク検証コミュニティを統合するために毎年開催される。 この目的のために、ネットワーク(ONNX)と仕様(VNN-LIB)の標準化フォーマットが定義され、同じコストのハードウェア上でツールが評価され(AWSインスタンスをベースとした自動評価パイプラインを使用して)、最終テストセットが公開される前に、ツールパラメータが参加者によって選択された。 2024年のイテレーションでは、8チームが12のレギュラーと8の拡張ベンチマークの多様なセットに参加した。 このレポートは、このコンペティションのこのイテレーションから学んだルール、ベンチマーク、参加ツール、結果、教訓を要約する。

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