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摘要
随着神经网络技术的不断发展和完善，其应用也随之扩展，如何保证其可信性是在许多应用领域特别是安全攸关应用中部署的关键，目前对神经网络可信性研究主要体现在通过循环优化网络训练等过程和对神经网络进行验证两方面.基于形式化方法可以对网络属性、核心算法进行严格的逻辑和模型表达并进行验证，本文利用形式化的方法对神经网络进行可信性验证的研究现状进行综述，对神经网络可信性问题的抽象、属性表达及形式验证进行阐述，并进一步对基于反例的验证、抽象解释、可满足性求解、输入/输出可达性分析等方法的核心算法、特点进行分类阐述和总结，对未来发展趋势进行展望.
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