Differential Zonotopes for Verifying Global Robustness of DNNs

本文提出了一种基于差分区域集（differential halo zonotopes）的新型静态分析技术，用于验证深度神经网络（DNN）的全局鲁棒性。全局鲁棒性是一种比局部鲁棒性更强的性质，要求网络对所有输入对（而非单个输入及其邻域）的预测

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