ニューラルネットワーク検証を革新：新しい代数的手法

この研究は、ニューラルネットワークの堅牢性を検証するための魅力的な代数最適化問題を導入しました。Euclidean Distanceの次数と判別式に焦点を当てることで、これらのネットワークの複雑さを分析し理解するための新しい方法が提供され、より信頼性の高い堅牢なAIシステムへの道が開かれます。

• •ニューラルネットワークの検証を代数最適化問題として定式化します。
• •堅牢性検証の複雑さを測定するために、Euclidean Distanceの次数を導入します。
• •数値ホモトピー継続に基づく正確な堅牢性認証アルゴリズムを提供します。