論文の概要: HDXplore: Automated Blackbox Testing of Brain-Inspired Hyperdimensional Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12770v1
• Date: Wed, 26 May 2021 18:08:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-28 16:06:19.987506
• Title: HDXplore: Automated Blackbox Testing of Brain-Inspired Hyperdimensional Computing
• Title（参考訳）: HDXplore:脳にインスパイアされた超次元コンピューティングのブラックボックス自動テスト
• Authors: Rahul Thapa, Dongning Ma, Xun Jiao
• Abstract要約: HDCは、実際の数値ではなく、神経活動の深い抽象的なパターンで計算する脳の動作メカニズムに基づく、新たなコンピューティングスキームである。 DNNのような従来のMLアルゴリズムと比較して、HDCはメモリ中心であり、モデルサイズが比較的小さく、コストが低く、ワンショット学習などの利点がある。 我々は,HDCモデルの予期せぬ動作や誤動作を明らかにするブラックボックス差分テストベースのフレームワークであるHDXploreを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3549478726261883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by the way human brain works, the emerging hyperdimensional computing (HDC) is getting more and more attention. HDC is an emerging computing scheme based on the working mechanism of brain that computes with deep and abstract patterns of neural activity instead of actual numbers. Compared with traditional ML algorithms such as DNN, HDC is more memory-centric, granting it advantages such as relatively smaller model size, less computation cost, and one-shot learning, making it a promising candidate in low-cost computing platforms. However, the robustness of HDC models have not been systematically studied. In this paper, we systematically expose the unexpected or incorrect behaviors of HDC models by developing HDXplore, a blackbox differential testing-based framework. We leverage multiple HDC models with similar functionality as cross-referencing oracles to avoid manual checking or labeling the original input. We also propose different perturbation mechanisms in HDXplore. HDXplore automatically finds thousands of incorrect corner case behaviors of the HDC model. We propose two retraining mechanisms and using the corner cases generated by HDXplore to retrain the HDC model, we can improve the model accuracy by up to 9%.
• Abstract（参考訳）: 人間の脳の働きに触発されて、新しい超次元コンピューティング(HDC)がますます注目を集めている。 HDCは、実際の数値ではなく、神経活動の深い抽象的なパターンで計算する脳の動作メカニズムに基づく、新たなコンピューティングスキームである。 DNNのような従来のMLアルゴリズムと比較して、HDCはよりメモリ中心であり、比較的小さなモデルサイズ、少ない計算コスト、ワンショット学習などの利点を与え、低コストのコンピューティングプラットフォームにおいて有望な候補となる。 しかし、HDCモデルの堅牢性は体系的に研究されていない。 本稿では,blackbox differential testingベースのフレームワークであるhdxploreの開発により,hdcモデルの予期せぬ動作や不正確な動作を体系的に明らかにする。 我々は,複数のHDCモデルを相互参照オラクルと同じような機能で利用し,手動による入力のチェックやラベル付けを避ける。 また,HDXploreで異なる摂動機構を提案する。 HDXploreは、HDCモデルの何千もの誤ったコーナーケースの振る舞いを自動的に見つける。 本稿では,HDXploreが生成したコーナーケースを用いてHDCモデルを再学習し,最大9%の精度でモデルの精度を向上させることを提案する。

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