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DEM: 飞行器上用于验证深度神经网络分类器输出的方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
航空航天领域的软件开发需要遵循高质量标准，现有规范对于包含深度神经网络（DNN）的软件不适用。研究人员提出了一种以输出为中心的DNN认证方法，通过统计验证技术标记出可能不可靠的DNN输出，以便人工专家检查。该方法不假设DNN的拓扑结构，可在航空航天领域等安全关键应用中使用。
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关键要点
- 航空航天领域的软件开发需要遵循严格的高质量标准。
- 现有规范对于包含深度神经网络（DNN）的软件不适用。
- 研究人员提出了一种以输出为中心的DNN认证方法。
- 该方法采用统计验证技术，标记出可能不可靠的DNN输出。
- 人工专家可以对标记的输出进行检查。
- 方法在其他附近输入上对DNN的预测进行统计分析以检测不一致性。
- 该方法将DNN视为黑盒，不假设其拓扑结构。
- 希望在航空航天等安全关键应用中进一步整合DNN。
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