Approximation of Neural Networks for Verification
Konferenz: MBMV 2019 - 22. Workshop „Methoden und Beschreibungssprachen zur Modellierung und Verifikation von Schaltungen und Systemen“
08.04.2019 - 08.04.2019 in Kaiserslautern, Deutschland
Tagungsband: MBMV 2019
Seiten: 10Sprache: EnglischTyp: PDF
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Autoren:
Bahnsen, Fin Hendrik; Fey, Goerschwin (Institute of Embedded Systems, Hamburg University of Technology, Hamburg, Germany)
Inhalt:
Statistical learning methods enable the adaptation of artificial neural networks (ANN) to complex problems. Meanwhile, formal properties can be verified on small ANNs under simplified assumptions. First we show a simple algorithm to convert neural networks into a system of equations with boundary conditions. In particular, we discuss how non-linear functions may be approximated. In experiments we study the impact of this approximation on the validity on the proof of formal guarantees.