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众所周知，现代的深度神经网络存在着严重的鲁棒性缺陷，容易遭受对抗样本的攻击。如何系统的获得可验证的鲁棒性保证是近年来一个重要的研究方向。
本次分享我们邀请到了北京大学的张博航，为大家介绍他们NeurIPS 2022上的工作：
Rethinking Lipschitz Neural Networks and Certified Robustness: A Boolean Function Perspective（NeurIPS 2022 Oral）
“该工作系统探究了深度学习领域的核心问题：是否能够从模型层面出发，设计出具有天然对抗鲁棒性的神经网络？对于基本的L无穷鲁棒性问题，我们揭示了Lipschitz神经网络的表达能力与其拟合布尔函数能力之间的深刻联系。从这一角度，本文首先指出了标准Lipschitz神经网络表达能力的本质缺陷，并进一步探究了近期所提出的新型网络结构（如L无穷网络）背后的深层次机理。最后，本文提出了一个鲁棒性神经网络的统一框架，称为SortNet（排序网络），该网络结构在CIFAR-10、ImageNet等多个数据集上均取得了SOTA的表现。”
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直播信息
时间
2022年12月21日（周三）：20:00-21:00
主题
如何从模型层面获得对抗鲁棒性保证02
嘉宾介绍
张博航
北京大学博士四年级学生，指导老师是王立威教授。研究方向为深度学习中的基础性问题，如神经网络的表达能力和鲁棒性。在机器学习顶会NeurIPS, ICML, ICLR上以一作身份发表5篇论文。更多信息见个人主页：https://zbh2047.github.io/
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关于分享
➤分享大纲1、可验证的鲁棒性背景介绍2、基于Lipschitz性质的鲁棒性网络设计3、从布尔函数的角度理解Lipschitz神经网络的表达能力4、该领域的SOTA网络结构：L无穷距离网络5、一个统一的框架：排序网络➤论文
Rethinking Lipschitz Neural Networks and Certified Robustness: A Boolean Function Perspective（NeurIPS 2022 Oral）论文地址：https://arxiv.org/abs/2210.01787代码地址：https://github.com/zbh2047/sortnet04
参与方式
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往期回顾
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