Adversarial Robustness of Deep Neural Networks: A Survey from a Formal Verification Perspective Authors: Mark Huasong Meng, Guangdong Bai, Sin Gee Teo, Zhe Hou, Yan Xiao, Yun Lin, Jin Song Dong | Published: 2022-06-24 | Updated: 2022-10-11 アルゴリズム設計形式的検証敵対的サンプル 2022.06.24 2025.04.03 文献データベース
Sampling without Replacement Leads to Faster Rates in Finite-Sum Minimax Optimization Authors: Aniket Das, Bernhard Schölkopf, Michael Muehlebach | Published: 2022-06-07 | Updated: 2022-10-10 収束性分析形式的検証関数の定義 2022.06.07 2025.04.03 文献データベース
SoK: Certified Robustness for Deep Neural Networks Authors: Linyi Li, Tao Xie, Bo Li | Published: 2020-09-09 | Updated: 2023-04-12 形式的検証深層学習技術脆弱性評価手法 2020.09.09 2025.04.03 文献データベース
Adversarial Learning Guarantees for Linear Hypotheses and Neural Networks Authors: Pranjal Awasthi, Natalie Frank, Mehryar Mohri | Published: 2020-04-28 ロバスト性向上手法形式的検証敵対的攻撃検出 2020.04.28 2025.04.03 文献データベース
Slalom: Fast, Verifiable and Private Execution of Neural Networks in Trusted Hardware Authors: Florian Tramèr, Dan Boneh | Published: 2018-06-08 | Updated: 2019-02-27 プライバシー保護手法形式的検証深層学習技術 2018.06.08 2025.04.03 文献データベース