This report summarizes the second International Verification of Neural Networks Competition (VNN-COMP 2021), held as a part of the 4th Workshop on Formal Methods for ML-Enabled Autonomous Systems that was collocated with the 33rd International Conference on Computer-Aided Verification (CAV). Twelve teams participated in this competition. The goal of the competition is to provide an objective comparison of the state-of-the-art methods in neural network verification, in terms of scalability and speed. Along this line, we used standard formats (ONNX for neural networks and VNNLIB for specifications), standard hardware (all tools are run by the organizers on AWS), and tool parameters provided by the tool authors. This report summarizes the rules, benchmarks, participating tools, results, and lessons learned from this competition.


翻译:本报告概述了第二次神经网络竞争国际核查(VNNN-COMP 2021),这次国际核查是作为第4次ML-Enable自治系统正式方法讲习班的一部分举行的,与第33次计算机辅助核查国际会议(CAV)合用同一地点。12个小组参加了这一竞争。竞争的目的是客观地比较神经网络核查的最新方法的可伸缩性和速度。在这方面,我们使用了标准格式(神经网络的ONNX和用于规格的VNNLIB)、标准硬件(所有工具都由AWS的组织者操作)以及工具作者提供的工具参数。本报告概述了规则、基准、参与工具、结果和从这一竞争中吸取的经验教训。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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