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FullCert: 神经网络训练和推断的确定性端到端认证
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于贝叶斯学习的对抗训练方法，提出了可证明保证的贝叶斯神经网络框架。该方法在MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10数据集上训练出鲁棒性模型，并用于不确定性校准。这是第一次直接训练可证明的BNN，有助于在安全关键应用中的部署。
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关键要点
- 提出了一种基于贝叶斯学习的对抗训练方法。
- 建立了具有可证明保证的贝叶斯神经网络（BNN）框架。
- 该方法在MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10数据集上训练出鲁棒性模型。
- 用于不确定性校准。
- 这是第一次直接训练可证明的BNN。
- 有助于在安全关键应用中的部署。
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