Sound and complete verification of Polynomial Networks
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Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
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hdl:2117/375121
Realitzat a/ambÉcole polytechnique fédérale de Lausanne
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2022-07-12
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
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Abstract
Las Redes Polinomiales (PNs) han demostrado un rendimiento prometedor en reconocimiento de imágenes y caras recientemente. No obstante, no queda clara la robustez de estas y por lo tanto, certificar la robustez es imperativo para posibilitar su implantación en aplicaciones en el mundo real. Los algoritmos de verificación existentes para Redes Neuronales (NNs) con la activación ReLU, basados en técnicas "branch and bound" (BaB), no pueden ser aplicados trivialmente para a verificación de las PNs. En este trabajo, ideamos un nuevo método de acotado (bounding), equipado con BaB para garantizar la convergencia global, llamado VPN. Una observación clave es que obtenemos cotas mucho más ajustadas que la referencia dada con propagación de intervalos. Esto permite la verificación solida y completa de las PNs con validación empírica en los conjuntos de datos MNIST, CIFAR10 y STL10. Creemos que nuestro método tiene su propio interés en la verificatión de NNs.
TitulacióGRAU EN CIÈNCIA I ENGINYERIA DE DADES (Pla 2017)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
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