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第112期 Neural Network Fairness: Testing and Verification

2020年09月24日 11:32

讲座主题
Neural Network Fairness: Testing and Verification

主讲人姓名及介绍
孙军是新加坡管理大学的副教授。于2002年和2006年获得新加坡国立大学计算机科学学士学位和博士学位。于2007年,获得了享有盛名的LEE KUAN YEW博士后奖学金。研究方向包括软件工程,形式方法,程序分析和网络安全。                           

报告摘要

与传统程序不同,神经网络易受错误影响,例如引起分类错误的对抗性样本和证明缺乏公平性的歧视性实例。鉴于神经网络越来越多地应用于关键应用(例如,自动驾驶汽车,面部识别系统和个人信用评级系统)中,因此需要开发出系统的方法来针对所需的特性来验证或伪造神经网络。 在本讲座中,演讲者将介绍神经网络测试和验证的最新研究工作和存在的问题。

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