報(bào)告題目:如何信任人工智能?探索具有可證明魯棒性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
報(bào)告人:許凱第
報(bào)告時(shí)間:2023年3月14日上午9點(diǎn)30
報(bào)告地點(diǎn):江安校區(qū)多學(xué)科交叉研究創(chuàng)新大樓一樓A103報(bào)告廳
報(bào)告內(nèi)容:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為現(xiàn)代人工智能的重要組成部分。這些網(wǎng)絡(luò)通常是黑盒的,有時(shí)會(huì)出現(xiàn)不可預(yù)測(cè)的行為并產(chǎn)生出人意料的錯(cuò)誤結(jié)果。把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于自動(dòng)駕駛和飛機(jī)控制等關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)時(shí),通常需要形式驗(yàn)證其可信度,如安全性和對(duì)抗攻擊魯棒性。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性使得形式驗(yàn)證其屬性的任務(wù)極具挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),我們首先提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性規(guī)劃松弛的高效驗(yàn)證算法,這種算法在給定有界輸入擾動(dòng)的情況下產(chǎn)生有保證的輸出界限。我們的算法以反向傳播的方式高效地在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上傳播線性不等式,并且可以使用我們的 auto_LiRPA 庫(kù)應(yīng)用于任意網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。為了減少?gòu)木€性規(guī)劃松弛產(chǎn)生的錯(cuò)誤,我們進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了一種高效的優(yōu)化步驟,使得驗(yàn)證上下界快速逼近。最后,討論了如何通過(guò)把附加的分支約束合并到邊界傳播過(guò)程中,從而給驗(yàn)證器增加分支定界的能力。這些先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證技術(shù)的結(jié)合整合出了alpha-beta-CROWN,這是一種強(qiáng)大的可擴(kuò)展的基于 GPU 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證器,它以最高分在 2022 年和 2023 年贏得了國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證競(jìng)賽(VNNComp)。
報(bào)告人簡(jiǎn)介:許凱第,美國(guó)Drexel University計(jì)算機(jī)科學(xué)系的助理教授,在2021年于東北大學(xué)獲博士學(xué)位,2017年于佛羅里達(dá)大學(xué)獲得碩士學(xué)位,2015于永利yl23411官網(wǎng)獲得本科學(xué)位。許教授的主要研究興趣是機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)抗攻擊健壯性,其Google Scholar引用1600+,許教授在各種頂級(jí)國(guó)際會(huì)議上發(fā)表文章,他的作品《Adversarial T-shirt》獲得了 200 多家媒體的報(bào)道。
歡迎廣大師生踴躍參加!
永利yl23411官網(wǎng)
2023年 3月13日