精选理由
SLiR让验证任意激活函数变得简单，比现有方法多验证近8倍属性，做神经网络安全的可以看看。
SLiR是一种新的神经网络验证方法，仅需Lipschitz常数或临界点即可为任意激活函数生成线性松弛。该方法通过参数化斜率和移位过程确保上界和下界的正确性。实验表明，在多种实际激活函数上，SLiR生成的松弛更紧，可验证的属性数量比现有方法最多提升7.8倍。
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SLiR是一种新的神经网络验证方法，仅需Lipschitz常数或临界点即可为任意激活函数生成线性松弛。该方法通过参数化斜率和移位过程确保上界和下界的正确性。实验表明，在多种实际激活函数上，SLiR生成的松弛更紧，可验证的属性数量比现有方法最多提升7.8倍。
The use of neural networks (NNs) is rapidly increasing, including in safety- and security-critical domains. To provide formal guarantees about NN behavior, many verification methods rely on optimizable linear relaxations…