速報 新框架結合區間信念與不確定 copula 量化驗證神經網路安全性 在神經網路的量化驗證中，輸入分布與相依結構常帶有高度不確定性，傳統假設精確概率模型容易導致結果不可靠。研究者提出一套以區間信念結構表示邊緣不確定性、以不確定 copula 描繪相依關係的完整框架，並開發了在前饋神經網路中傳遞此類結構的方法。
