Un método de optimización paralela para la verificación de robustez de redes neuronales profundas
Autores: Lin, Renhao; Zhou, Qinglei; Nan, Xiaofei; Hu, Tianqing
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un método de optimización paralela para la verificación de robustez de redes neuronales profundas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Redes neuronales
Técnicas de verificación
Aceleración paralela
Método de optimización
Riesgos de robustez
Puntos de referencia de verificación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
Las redes neuronales profundas (DNNs) han ganado considerable atención por sus capacidades expresivas, pero desafortunadamente tienen serios riesgos de robustez. La verificación formal es una técnica importante para garantizar la confiabilidad de la red. Sin embargo, las técnicas de verificación actuales son insatisfactorias en cuanto al rendimiento temporal, lo que dificulta las aplicaciones prácticas.
Descripción
Las redes neuronales profundas (DNNs) han ganado considerable atención por sus capacidades expresivas, pero desafortunadamente tienen serios riesgos de robustez. La verificación formal es una técnica importante para garantizar la confiabilidad de la red. Sin embargo, las técnicas de verificación actuales son insatisfactorias en cuanto al rendimiento temporal, lo que dificulta las aplicaciones prácticas.