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Verification of Neural Networks against Convolutional Perturbations via Parameterized Kernels
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过线性参数化卷积核验证神经网络在卷积扰动下的鲁棒性。该方法在调整扰动强度的同时，保持核心属性，并在多个基准测试中实现了更紧密的鲁棒性验证界限。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，通过线性参数化卷积核验证神经网络在卷积扰动下的鲁棒性。
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该方法能够在调整扰动强度的同时，保持核心属性。
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在多个基准测试中，该方法实现了更紧密的鲁棒性验证界限。
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