AAAI 2022 Tutorial: "Formal Verification of Deep Neural Networks: Theory and Practice"

https://www.youtube.com/watch?v=EKQhkMHWVU&ab_channel=HuanZhang

이 비디오는 딥 뉴럴 네트워크의 형식적 검증에 대한 깊은 이해를 제공합니다. 먼저, 딥 뉴럴 네트워크의 강건성 검증, 불완전 검증, 그리고 완전 검증의 개념을 소개합니다. 검증의 중요성을 강조하며, 예를 들어 자율 주행과 의료 진단과 같은 중요한 애플리케이션에서 뉴럴 네트워크가 어떻게 예상대로 작동하는지 증명하는 방법에 대해 설명합니다.

두 가지 주요 검증 방식인 불완전 검증과 완전 검증에 대한 설명도 포함됩니다. 불완전 검증은 네트워크의 동작의 최소 범위를 계산하는 반면, 완전 검증은 이 범위를 반복적으로 개선하여 더 정확한 결과를 얻습니다.

비디오는 AAAI AutoLay 라이브러리를 소개하는데, 이 라이브러리를 사용하면 뉴럴 네트워크의 검증 과정을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 이 라이브러리의 주요 기능으로는 뉴럴 네트워크의 동작 범위의 계산과 검증 과정의 자동화가 있습니다.

마지막으로, AlphaCert와 AlphaCert-Crown이라는 딥 뉴럴 네트워크의 완전한 검증 도구를 사용하는 방법에 대한 실질적인 튜토리얼을 제공합니다. 이 도구들은 검증의 효율성을 향상시키기 위해 다양한 알고리즘을 사용합니다. 비디오는 사용자가 이 도구들을 어떻게 사용하고 최적화할 수 있는지에 대한 자세한 지침과 예제를 제공합니다.