#895
summarized by : Yusuke Mori
Robustness Verification of Classification Deep Neural Networks via Linear Programming
Wang Lin, Zhengfeng Yang, Xin Chen, Qingye Zhao, Xiangkun Li, Zhiming Liu, Jifeng He

どんな論文か？

識別用途の深層ニューラルネットワーク（CDNNs）は、安全性が重要な応用が多く行われているため、ロバスト性を保証することが重要である。本研究ではCDNNs のロバスト性を保証する問題を、等価な最適化問題に変換し、線形計画法によって解く方法を提案した。
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新規性

CDNNs のロバスト性を保証する問題を、等価な非線形の最適化問題に変換し、さらに sigmoid 活性化関数を近似して、線形計画法によって解く方法を提案した。

結果

MNIST, GTSRB, Caltech 101 をデータセットとして用いて実験を行い、提案手法を実装したツールである RobustVerifier が precision とスケーラビリティにおいて優れていることを示した。

その他（なぜ通ったか？等）

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