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新的CLAD抽象域提高了神经网络验证的准确性

研究人员开发了一种名为CLAD（约束拉格朗日抽象域）的新抽象域，用于神经网络验证。CLAD旨在处理由凸约束组合定义的输入区域，这些区域比通常使用的简单Lp范数球更能代表现实世界场景。通过放宽约束并使用投影对偶方法，CLAD旨在提供更紧密的过近似，从而获得更准确的验证结果和更少的虚假反例。评估表明，CLAD在标准属性上的性能与现有方法相当，并在约束属性上验证了显著更多的实例。