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Super-DeepG

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  1. RESEARCH · CL_13523 ·

    Hugging Face发布Super-DeepG,实现神经网络的认证几何鲁棒性

    研究人员开发了Super-DeepG,一种用于正式验证神经网络在图像数据集的几何扰动方面的方法。该方法增强了线性松弛和Lipschitz优化等现有技术,提供了更高的精度和计算效率。Super-DeepG工具可在GitHub上作为开源提供,旨在确保安全关键应用的可靠性。

  2. RESEARCH · CL_06327 ·

    Super-DeepG 工具提供精确、高效的神经网络鲁棒性认证

    研究人员开发了 Super-DeepG,一种用于在图像数据集中形式化验证神经网络免受几何扰动的新颖方法。该方法增强了线性松弛和 Lipschitz 优化等推理技术,在鲁棒性认证方面提供了更高的精度和计算效率。Super-DeepG 可在 GitHub 上作为开源工具使用,旨在确保在安全关键型应用中的预期性能。