该论文是关于神经网络鲁棒性理论类的文章。类似有Sigmoid激活函数的神经网络，由于其非线性，使得在进行神经网络鲁棒验证评估时，不可避免地会引入了不精确性。

当前的一个研究方向是寻找更严格的近似值以获得更精确的鲁棒验证结果。然而，现有的紧密度定义是启发式的，缺乏理论基础。在该论文中，作者对现有的神经元紧密度表征进行了全面的实证分析，并揭示它们仅在特定的神经网络上具有优势。

另外，作者基于神经网络紧密度的概念重新提出了一个统一的神经网络紧密度定义，并表明计算神经网络紧密度是一个复杂的非凸优化问题。为了能够更好地理解该论文原理，文末给出了论文中一些原理示例的相关代码。

论文链接： https://arxiv.org/abs/2208.09872

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除