α,β-CROWN：神经网络验证的高效加速器

最新推荐文章于 2024-10-11 07:25:30 发布

徐皓锟Godly

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01100/article/details/142807141

α,β-CROWN：神经网络验证的高效加速器

alpha-beta-CROWN alpha-beta-CROWN: An Efficient, Scalable and GPU Accelerated Neural Network Verifier (winner of VNN-COMP 2021, 2022, and 2023) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/al/alpha-beta-CROWN

在对抗性攻击日益成为机器学习安全领域关注焦点的今天，寻找一种既快速又可靠的神经网络验证工具显得尤为重要。我们有理由将目光投向α,β-CROWN，这是一款基于高效线性边界传播框架和分支界定法（Branch and Bound）的神经网络验证器，它不仅能够有效运行于GPU上，还具备处理大型卷积网络的能力，其卓越性能在国际验证神经网络比赛（VNN-COMP）中连续三年脱颖而出，成为无可争议的冠军。

项目介绍

α,β-CROWN，由UIUC的Huan Zhang教授领导的团队研发，采用自研的auto_LiRPA库，支持广泛的神经网络架构，包括CNN、ResNet以及多种激活函数。这个开源项目的核心在于提供对神经网络面对敌意输入时的鲁棒性保证，并能验证神经网络的其他一般性质，如控制理论中的Lyapunov稳定性。

项目技术分析

α,β-CROWN的技术灵魂在于其核心算法集合：从基础的CROWN框架到进阶的α-CROWN和β-CROWN，再到处理非ReLU函数的GenBaB和结合通用约束的GCP-CROWN等。这些算法利用高效的线性不等式传递与优化策略，特别是在处理ReLU网络的完全验证方面展现出强大的能力。它的边界传播引擎——auto_LiRPA，为计算复杂计算图的符号边界提供了强大的支持，使得α,β-CROWN能够灵活应对各种神经网络结构和验证需求。

项目及技术应用场景

从安全性验证到控制系统的鲁棒性评估，α,β-CROWN的应用前景广阔。比如，在金融风控、自动驾驶汽车的安全系统设计中，通过验证神经网络对于恶意输入的稳健性，可以极大提高决策的安全级别。同时，对于科研人员来说，α,β-CROWN能够帮助他们理解模型的行为界限，尤其是在探索深度学习模型的可解释性和极限能力时发挥关键作用。