Новый подход к формальной верификации нейросетевых моделей предложили ученые ВМК МГУ

Ученые ВМК МГУ предложили новый подход к формальной верификации нейросетевых моделей.
Подход позволяет проверять надежность и устойчивость моделей при выполнении критически важных задач.
Современные системы машинного обучения используются в сферах с высокой ценой ошибки.
Традиционное тестирование на наборах данных не гарантирует соблюдение заданных свойств модели.
Формальная верификация становится ключевым направлением исследований в области ИИ.
Авторы анализируют существующие подходы к верификации и показывают их недостатки для нейросетей сложной архитектуры.
Особое внимание уделено методам, использующим структуру нейронной сети.
Разработана связка инструментов для формализации свойств модели и проверки их выполнимости.
Предложенный подход обеспечивает высокую скорость проверки и требует меньше памяти при анализе больших моделей и свойств.