mathematical analysis

The Cost of Relaxation: Evaluating the Error in Convex Neural Network Verification

Cette recherche évalue la divergence dans le pire des cas entre les réseaux neuronaux originaux et leurs relaxations convexes, utilisées dans les systèmes de vérification pour améliorer les performances au détriment de la complétude. L'étude fournit des bornes analytiques supérieures et inférieures pour l'erreur, montrant qu'elle croît exponentiellement avec la profondeur du réseau et linéairement avec le rayon de l'entrée.