연구진이 SLiR(Shifting-based Linear Relaxations)이라는 새로운 기술을 개발했어요. SLiR은 신경망 활성화 함수를 선형으로 이완하는 방법으로, 기존 방식보다 훨씬 광범위하게 적용 가능해요.
SLiR은 립시츠 상수나 임계점 집합만으로 이완을 매개변수화하고, 입력 도메인 전체에서 정확한 상한과 하한을 보장하는 시프트 절차를 통해 해당 오프셋을 계산해요.
실험 결과, SLiR은 다양한 활성화 함수에 대해 정확한 이완을 제공하며, 기존 방식보다 최대 7.8배 더 많은 속성을 검증할 수 있었어요.