論文の概要: Lipschitz Thinking: Ten Years of Certifiable-by-Design Robust Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.06252v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 12:47:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-09 17:25:30.839391
• Title: Lipschitz Thinking: Ten Years of Certifiable-by-Design Robust Neural Networks
• Title（参考訳）: リプシッツの考え:10年間にわたるロバストニューラルネットワークの認定
• Abstract要約: リプシッツ結合層は、より表現力が高く高性能なディープモデルに組み込まれている。 本稿では,リプシッツ結合ニューラルネットワークの基本概念を紹介する。 チュートリアルでは、新しくてオープンな方向性について議論し、保証された設計による安定性を提供するための一般的なフレームワークとして、Lipschitzコントロールを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.948512070353067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Lipschitz property of a deep neural network provides a direct measure of its sensitivity to input perturbations and, when explicitly controlled, offers a principled way to limit the propagation of errors and improve robustness. Over the past decade, Lipschitz-bounded layers have been incorporated into increasingly expressive and high-performing deep models, narrowing the gap between empirical robustness and formal, by-design guarantees of stability. This article introduces the fundamental concepts underlying Lipschitz-bounded neural networks, explaining the principles behind Lipschitz-constrained layers, the mechanisms used to enforce their bounds, and how they yield robustness certificates at the cost of a single forward pass. The tutorial concludes by discussing emerging and open directions, highlighting Lipschitz control as a general framework for offering guaranteed, by-design stability.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークのリプシッツ特性は、入力摂動に対する感度を直接測定し、明示的に制御されると、エラーの伝播を制限し、堅牢性を改善するための原則化された方法を提供する。 過去10年間で、リプシッツに結合した層は、より表現力が高く、高いパフォーマンスの深層モデルに組み込まれ、経験的堅牢性と形式的な設計による安定性の保証の間のギャップを狭めてきた。 本稿では,リプシッツ束縛ニューラルネットワークの基礎となる概念を紹介し,リプシッツ束縛層の背後にある原理,その境界を強制するためのメカニズム,そして1つのフォワードパスのコストで堅牢性証明をいかに得るかを説明する。 チュートリアルでは、新しくてオープンな方向性について議論し、保証された設計による安定性を提供するための一般的なフレームワークとして、Lipschitzコントロールを強調している。

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