BoxRL-NNV：用于神经网络验证的拉丁超立方样本加盒细化
机器学习
2025-04-08 v1 人工智能
摘要
BoxRL-NNV 是一个 Python 工具，用于在给定神经网络输入变量边界的情况下，通过计算输出变量的边界来检测神经网络中的安全违规。该工具通过拉丁超立方采样进行全局极值估计，并进一步使用 L-BFGS-B 在初始猜测附近进行局部优化以实现细化。本文概述了 BoxRL-NNV，并展示了其在 ACAS Xu 基准测试子集上的结果。该工具性能的完整评估（包括与 state-of-the-art 工具的基准比较）将在第六届神经网络验证竞赛（VNN-COMP'25）上展示。
引用
@article{arxiv.2504.03650,
title = {BoxRL-NNV: Boxed Refinement of Latin Hypercube Samples for Neural Network Verification},
author = {Sarthak Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.03650},
year = {2025}
}