技术编号:36808228
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及人工智能领域,具体涉及面向深度神经网络鲁棒性的形式化验证方法。背景技术、技术背景、近年来深度学习技术的飞速发展,使其在各个行业得到了广泛的应用。但研究表明,深度神经网络很容易受到轻微的扰动,做出错误的判断。这在应用于自动驾驶、医疗诊断和模式识别等安全性要求较高的领域时,容易造成很大的危害。因此,使用形式化的方法来证明深度神经网络的鲁棒性已经成为了深度神经网络应用过程中的重要挑战性问题。深度神经网络的鲁棒性是指,在网络模型受到扰动攻击时,能否保证正确的输出结果。、深度神经网络模型普...
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