As noted earlier, the choice of how to represent the templates leads to a
trade-off between prob:generation,prob:matching. We briefly outline two common choices
for convex relaxations used in neural network verification and how they are
suited to these problems: the Box and Zonotope relaxations [1]}, [2]}, [3]}, [4]}.
A \(d\) -dimensional box is described as
\(B = \lbrace {\mathbf {a}}+ \operatorname{diag}({\mathbf {d}}) {\mathbf {e}}\mid {\mathbf {e}}\in [-1, 1]^{d} \rbrace ,\) 

Как уже отмечено ранее, выбор способа представления шаблонов ведет к компромиссу между вероятностью генерации и вероятностью сопоставления. Мы кратко опишем два распространенных выбора для выпуклых релаксаций, используемых в верификации нейронных сетей, и как они подходят к этим проблемам: релаксации в виде прямоугольника и зонотопа. Бокс-релаксация в \(d\)-мерном виде описывается как \(B = \lbrace {\mathbf {a}}+ \operatorname{diag}({\mathbf {d}}) {\mathbf {e}}\mid {\mathbf {e}}\in [-1, 1]^{d} \rbrace ,\)