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논문 기본 정보
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초록·키워드
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 DNN의 구조적 성질을 수학적으로 정의하고, ReLU를 활성함수로 가지는 DNN의 두 가지 구조적 성질을 제안하였으며 이를 이용하여 SMT 기반 DNN 검증의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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