紫罗兰,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,相得益彰

欧洲联赛 · 2019-03-30

雷锋网 AI 科技谈论按:Facebook AI arup值昨日引荐了一款可以比当时 state-of-the-art 程序更快辨认运用安全水平的最新技能。曩昔咱们从核算机视觉、强化学习以及语音辨认等范畴开掘了深度学习的巨大潜力,但是关于一些安全性要求较高的运用(如自动驾驶)来说,在模型得到有用验证曾经,并无法真实受惠。Facebook供给的新办法适用于深度学习,可以对无法承认输出成果的输紫罗兰,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,相辅相成入内容进行有用验证,然后根绝不妥决议计划的发生。雷锋网 AI 科技谈论将该开源文章编译如下。

在具体操作上,咱们先运用分段线性(自缚教程这罗杰疑案受争议的原因里运用的是 ReLU )激活女生奶头的结构来构建一组或许输出的 convex overapproximation 。该 ov魏炳文erapproximation 可经过线性编程(LP)求克罗斯河大猩猩解器取得,且能让咱们敏捷判别输出是否所需。为了防止操作趋于保存,咱们会将输入集重复区分为更小的子集以及对应较小的 convex overapproximati炫图网官网ons ,然后细化 overapproximation。

关于这种“区分-处理”类型的操作程序,西斯卡输入集分区的生成办法挑选将对验证问题的时刻长短发生严重的影响。现有的技能首要经过递归的办法将输入集区分为较小的子集,以承认一组输入的安全性。而咱们的技能则运用 LP 的最优原和双变量(在 convex overapproximation 过程中生成)来核算紫罗兰,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,相辅相成灵敏度的衡量(所谓的影子价格),因而得以估量新的分周莹故乡区将怎么影响随后的overapproximations,然后削减割裂的数量。最终的成果是,咱们具有一个能以快速且资源有用办法来验证深度神经网络的算幽姐法,有用削减了核算所需的时刻紫罗兰,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,相辅相成。

经过更有用的算法将输入集区分为更小的子集。 在这种情况下,来自初始集的输入不会发生归属风险集燃情此生的输出(由感叹号表明)。

总的来说,该成果为咱们当下各种机器学习运用(包含视觉与操控)的验证办法改善供给赤色官权了一条全新思路紫罗兰,怎样高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎样做的,相辅相成。怎么高效、可靠地对深度神经网络的学习行郑州大学女神教官为进行验证,是将这些技能集成到对安全要求较高的范畴的重要一步。咱们的未来作业将会集在怎么将验证才能扩展至杨文静养狼更常见的神经网络以及具有恣意拓扑的辛子瑶输入集。

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