本研究提出了一种新策略，通过可达性分析、符号线性松弛和并行计算来提高深度神经网络的安全验证效率。实证评估表明，在可扩展性和效率方面取得了显著改进，适用于复杂的机器人应用。

关系型深度神经网络验证与跨执行边界细化
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