深度学习编译器优化黑盒概率验证框架提出
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深度学习编译器优化黑盒概率验证框架提出
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AI 综述
Zexin Li 等作者发布论文，提出名为 ProCerDCL 的黑盒概率验证框架，用于深度学习编译器优化。 该框架在独立采样与无状态 oracle 假设下，通过单次序贯检验给出接受、拒绝或不确定的三值判定，并称每类错误概率受指定误差预算约束。
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最新进展10月28日 12:00
ProCerDCL：深度学习编译器优化的查询高效黑盒概率验证报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.SEProCerDCL：深度学习编译器优化的查询高效黑盒概率验证
ProCerDCL 是一个查询高效的黑盒概率验证框架，在独立采样与无状态 oracle 假设下，通过单次序贯检验给出接受、拒绝或不确定的三值判定，每类错误概率受指定误差预算约束。
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