20260706:新增一些文章

concepts/exactline.md

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+title: "ExactLine"
+created: 2026-07-04
+updated: 2026-07-04
+type: concept
+tags: [certification, verification, interpolation, baseline]
+sources: ["Sotoudeh & Thakur, 2019"]
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+# ExactLine
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+一种完备认证方法，沿两张端点图像之间的线性插值路径认证预测不变区间。
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+## 方法
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+对两张图像 embedding 的线性插值路径 $\gamma(\lambda) = (1-\lambda)z_0 + \lambda z_1$，基于神经网络的分段线性性质，精确找出决策边界的所有穿越点（crossing points），将插值区间划分为若干预测不变子区间。
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+## 在语义认证中的定位
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+ExactLine 是 [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|Semantic Robustness Certification (ICML 2026)]] 的主要基线。区别在于：
+- ExactLine 需要**两张端点图像**作为输入
+- Semantic Robustness Certification 只需**一对文本 prompt**，无需参考图像
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+## 局限
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+- 需要辅助输入（端点图像），不适合仅有文本描述的场景
+- 线性插值在 VLM 嵌入空间中的语义一致性有限（与本文方法对比的实验结论）
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+## 参考
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+- [[robustness-certification|鲁棒性认证]]
+- [[semantic-robustness-certification-vlm-2026|Semantic Robustness Certification (ICML 2026)]]
+- [[prediction-invariant-intervals|预测不变区间]]