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구조적 성질을 활용한 심층신경망의 정형검증 기법

Title
구조적 성질을 활용한 심층신경망의 정형검증 기법
Authors
정문현배경민
Date Issued
2020-07-03
Publisher
한국정보과학회
Abstract
심층신경망(Deep neural network, DNN)은 음성 인식, 이미지 분류 등의 다양한 분야에서 소프트웨어를 위하여 널리 활용되고 있다. 하지만 DNN에는 적대적 예제와 같은 예상치 못한 오류가 존재할 수 있으며, 이를 방지하기 위하여 DNN의 요구사항을 검증하기 위한 DNN 정형검증 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 DNN의 요구사항 검증의 성능을 향상하기 위하여 DNN의 구조적 성질을 활용하는 방법론을 제안한다. 본 논문에서는 ReLU를 활성함수로 가지는 DNN의 구조적 성질을 정의하고, 이를 이용하여 SMT 기반 DNN 검증의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
URI
https://oasis.postech.ac.kr/handle/2014.oak/104257
Article Type
Conference
Citation
한국컴퓨터종합학술대회 (KCC), page. 242 - 244, 2020-07-03
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배경민BAE, KYUNGMIN
Dept of Computer Science & Enginrg
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