革新神经网络验证：一种新的代数方法

这项研究为验证神经网络的鲁棒性引入了一个引人入胜的代数优化问题。该研究侧重于欧几里德距离的阶数和判别式，提供了一种新颖的方式来分析和理解这些网络的复杂性，为更可靠和鲁棒的 AI 系统打开了大门。

• •将神经网络验证表述为代数优化问题。
• •引入欧几里德距离度来衡量鲁棒性验证的复杂性。
• •提供基于数值同伦延拓的精确鲁棒性认证算法。