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Thanh Le
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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。
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新的ZonoGPT方法验证了像GPT-2 Medium这样的大型Transformer模型
研究人员开发了ZonoGPT，这是一个专为验证大型Transformer模型设计的新抽象域。该方法保持了与网络深度无关的空间复杂度，并使用特定块的融合变换（用于Attention和LayerNorm）来保留特征关系。ZonoGPT是首个能够验证标准Transformer架构的方法，已成功扩展到HuggingFace模型，如拥有超过3亿参数的GPT-2 Medium，并在文本和视觉任务中验证了1,339个实例。