Understanding Certified Training with Interval Bound Propagation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Mao, Yuhao, Müller, Mark Niklas, Fischer, Marc, Vechev, Martin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
CTBENCH: A Library and Benchmark for Certified Training
von: Mao, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mao, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Gaussian Loss Smoothing Enables Certified Training with Tight Convex Relaxations
von: Balauca, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Balauca, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automated Classification of Model Errors on ImageNet
von: Peychev, Momchil, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Peychev, Momchil, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Average Certified Radius is a Poor Metric for Randomized Smoothing
von: Sun, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Expressiveness of Multi-Neuron Convex Relaxations in Neural Network Certification
von: Mao, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mao, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dual Randomized Smoothing: Beyond Global Noise Variance
von: Sun, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Evading Data Contamination Detection for Language Models is (too) Easy
von: Dekoninck, Jasper, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dekoninck, Jasper, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Compact Boolean Networks
von: Wang, Shengpu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Shengpu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SWT-Bench: Testing and Validating Real-World Bug-Fixes with Code Agents
von: Mündler, Niels, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mündler, Niels, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Make Interval Bound Propagation great again
von: Krukowski, Patryk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Krukowski, Patryk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantum Interval Bound Propagation for Certified Training of Quantum Neural Networks
von: Andrews, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Andrews, Emma, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Back to the Drawing Board for Fair Representation Learning
von: Pouget, Angéline, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pouget, Angéline, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Widening the Gap: Exploiting LLM Quantization via Outlier Injection
von: Zhan, Xiaohua, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhan, Xiaohua, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Certified Training with Branch-and-Bound for Lyapunov-stable Neural Control
von: Shi, Zhouxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Zhouxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Watch your steps: Dormant Adversarial Behaviors that Activate upon LLM Finetuning
von: Gloaguen, Thibaud, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gloaguen, Thibaud, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Synthetic Dataset for Personal Attribute Inference
von: Yukhymenko, Hanna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yukhymenko, Hanna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pay Attention to the Triggers: Constructing Backdoors That Survive Distillation
von: De Muri, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: De Muri, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Memorization: Violating Privacy Via Inference with Large Language Models
von: Staab, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Staab, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Delay, Plateau, or Collapse: Evaluating the Impact of Systematic Verification Error on RLVR
von: Egashira, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Egashira, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Runtime-Certified Bounded-Error Quantized Attention
von: Calver, Dean
Veröffentlicht: (2026)
von: Calver, Dean
Veröffentlicht: (2026)
Certified Robustness Under Bounded Levenshtein Distance
von: Rocamora, Elias Abad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rocamora, Elias Abad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Watermark Stealing in Large Language Models
von: Jovanović, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jovanović, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AlphaIntegrator: Transformer Action Search for Symbolic Integration Proofs
von: Ünsal, Mert, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ünsal, Mert, et al.
Veröffentlicht: (2024)
BrokenMath: A Benchmark for Sycophancy in Theorem Proving with LLMs
von: Petrov, Ivo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Petrov, Ivo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Recovered in Translation: Efficient Pipeline for Automated Translation of Benchmarks and Datasets
von: Yukhymenko, Hanna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yukhymenko, Hanna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exploiting LLM Quantization
von: Egashira, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Egashira, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fewer Weights, More Problems: A Practical Attack on LLM Pruning
von: Egashira, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Egashira, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mind the Gap: A Practical Attack on GGUF Quantization
von: Egashira, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Egashira, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Private Attribute Inference from Images with Vision-Language Models
von: Tömekçe, Batuhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tömekçe, Batuhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Instruction Tuning for Secure Code Generation
von: He, Jingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Jingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automated Benchmark Generation for Repository-Level Coding Tasks
von: Vergopoulos, Konstantinos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vergopoulos, Konstantinos, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Symmetric Equilibrium Propagation for Thermodynamic Diffusion Training
von: De, Aditi
Veröffentlicht: (2026)
von: De, Aditi
Veröffentlicht: (2026)
HINT: Hypernetwork Approach to Training Weight Interval Regions in Continual Learning
von: Krukowski, Patryk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Krukowski, Patryk, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MIBP-Cert: Certified Training against Data Perturbations with Mixed-Integer Bilinear Programs
von: Lorenz, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lorenz, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Self-contradictory Hallucinations of Large Language Models: Evaluation, Detection and Mitigation
von: Mündler, Niels, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Mündler, Niels, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Discovering Spoofing Attempts on Language Model Watermarks
von: Gloaguen, Thibaud, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gloaguen, Thibaud, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Watermarking Diffusion Language Models
von: Gloaguen, Thibaud, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gloaguen, Thibaud, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CodeTaste: Can LLMs Generate Human-Level Code Refactorings?
von: Thillen, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Thillen, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Unified Framework for LLM Watermarks
von: Gloaguen, Thibaud, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gloaguen, Thibaud, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ward: Provable RAG Dataset Inference via LLM Watermarks
von: Jovanović, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jovanović, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
CTBENCH: A Library and Benchmark for Certified Training
von: Mao, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Gaussian Loss Smoothing Enables Certified Training with Tight Convex Relaxations
von: Balauca, Stefan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Automated Classification of Model Errors on ImageNet
von: Peychev, Momchil, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Average Certified Radius is a Poor Metric for Randomized Smoothing
von: Sun, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Expressiveness of Multi-Neuron Convex Relaxations in Neural Network Certification
von: Mao, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)