【英语版】国际标准 ISO/IEC 24029-2:2023 EN Artificial intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural networks — Part 2: Methodology for the use of formal methods 人工智能（AI） 神经网络鲁棒性评估 第2部分：使用正规方法的方法论.pdf

ISO/IEC24029-2:2023ENArtificialintelligence(AI)—Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks—Part2:Methodologyfortheuseofformalmethods是ISO/IEC的一个标准，这个标准涉及到人工智能（AI）的神经网络（NN）的鲁棒性评估。评估的方法是基于形式化方法的。以下是该标准的详细解释：

该标准详细说明了如何使用形式化方法来评估神经网络的鲁棒性。这种方法旨在识别和量化网络对各种输入模式和噪声的敏感性，以及网络的预测性能在各种情况下如何变化。这有助于开发者或使用者了解神经网络在特定环境下的表现，从而做出相应的调整或改进。

形式化方法通常涉及使用数学工具来描述和验证系统的行为。在神经网络评估中，形式化方法可以用来定义网络应如何处理输入，以及在特定输入变化时网络应如何响应。这种方法可以提供对网络行为的精确描述，并有助于识别潜在的问题或限制。

使用形式化方法进行神经网络评估的一般步骤可能包括：

1.定义网络应如何处理输入的数学模型。这可能涉及选择适当的数学结构，如向量空间或图模型，以及定义适当的操作或函数。

2.定义输入的变化模式和噪声水平，以及这些变化对网络性能的影响。

3.使用数学工具来验证网络在这些变化条件下的行为是否符合预期。这可能涉及使用自动定理证明或其他形式化技术来检查网络的行为是否满足特定的数学条件。

4.基于评估结果，识别和量化网络对各种输入模式和噪声的敏感性，以及网络的预测性能在各种情况下的变化。

通过使用形式化方法，可以更精确地了解神经网络的性能和限制，从而帮助开发者或使用者做出更明智的决策，例如选择更适合特定需求的网络架构，或在特定情况下调整训练数据或优化算法。