本文提出了一种生成可验证的神经网络（VNNs）框架，通过后训练优化平衡预测性能与鲁棒性，确保网络的可验证性。研究重点在于提升深度神经网络在安全应用中的可靠性，采用形式化验证技术增强安全性和健壮性，并提出新策略以提高复杂机器人应用中DNN计数的效率。