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Branch-and-Bound Based Certified Training: A Case Study on Lyapunov-Stable Neural Control
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内容提要
本研究提出了一种新颖的认证训练框架CT-BaB，用于学习李雅甫诺稳定神经控制器。该框架通过动态训练时间的分支限界方法显著提高验证效率，测试时验证速度比基线快5倍，吸引域大小增大16倍。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的认证训练框架CT-BaB。
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CT-BaB用于学习李雅甫诺稳定神经控制器。
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该框架采用动态训练时间的分支限界方法来提高验证效率。
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测试时验证速度比基线快5倍。
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吸引域的大小比基线增大16倍。
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