ReLU-FNN의 국소 리프시츠 상수를 정확하게 계산하고 그 상한의 정확성을 검증하는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 깊은 신경망의 리프시츠 상수를 효율적으로 추정하기 위한 구성적 접근법을 제안한다. 이를 통해 기존 방법에 비해 계산 시간을 크게 단축하면서도 유사한 수준의 리프시츠 상수 추정 성능을 달성할 수 있다.
비전-언어 모델을 활용하여 비전 기반 심층 신경망의 개념 기반 분석을 수행할 수 있다.
신경망 계산에 대한 공식적인 검증 문제를 조사하며, 다양한 견고성 및 최소화 문제를 다룬다.