Fugu-MT 論文翻訳(概要): HOMRS: High Order Metamorphic Relations Selector for Deep Neural Networks

論文の概要: HOMRS: High Order Metamorphic Relations Selector for Deep Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04863v1
Date: Sat, 10 Jul 2021 15:40:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-13 15:41:37.436487
Title: HOMRS: High Order Metamorphic Relations Selector for Deep Neural Networks
Title（参考訳）: HOMRS:ディープニューラルネットワークのための高次準同型関係セレクタ
Authors: Florian Tambon, Giulio Antoniol and Foutse Khomh
Abstract要約: 本稿では,高次変成関係の小さな最適化セットを自動構築することで,変成テストを促進する手法であるHOMRSを提案する。 5つのラッカーは、高次変換前後に画像のプールを手動でラベル付けし、フライスのカッパと統計検査により、それらが変成特性であることを確認した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.369475193451258
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep Neural Networks (DNN) applications are increasingly becoming a part of our everyday life, from medical applications to autonomous cars. Traditional validation of DNN relies on accuracy measures, however, the existence of adversarial examples has highlighted the limitations of these accuracy measures, raising concerns especially when DNN are integrated into safety-critical systems. In this paper, we present HOMRS, an approach to boost metamorphic testing by automatically building a small optimized set of high order metamorphic relations from an initial set of elementary metamorphic relations. HOMRS' backbone is a multi-objective search; it exploits ideas drawn from traditional systems testing such as code coverage, test case, and path diversity. We applied HOMRS to LeNet5 DNN with MNIST dataset and we report evidence that it builds a small but effective set of high order transformations achieving a 95% kill ratio. Five raters manually labeled a pool of images before and after high order transformation; Fleiss' Kappa and statistical tests confirmed that they are metamorphic properties. HOMRS built-in relations are also effective to confront adversarial or out-of-distribution examples; HOMRS detected 92% of randomly sampled out-of-distribution images. HOMRS transformations are also suitable for online real-time use.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)アプリケーションは、医療アプリケーションから自動運転車まで、私たちの日常生活の一部になりつつある。従来のDNNの検証は精度測定に頼っているが、敵の例の存在はこれらの精度測定の限界を強調しており、特にDNNが安全クリティカルシステムに統合された場合の懸念を高めている。本稿では,基本変成関係の最初の集合から高次変成関係の小さな最適化セットを自動構築することにより,変成テストを促進する方法であるHOMRSを提案する。 HOMRSのバックボーンは多目的検索であり、コードカバレッジ、テストケース、パスの多様性といった従来のシステムテストから引き出されたアイデアを利用する。 HOMRS を MNIST データセットで LeNet5 DNN に適用し,95% のキル比を達成できる小型だが効果的な高次変換セットを構築した証拠を報告する。 5つのラッカーは、高次変換前後に画像のプールを手動でラベル付けし、フライスのカッパと統計検査により、それらが変成特性であることを確認した。 HOMRSは、ランダムにサンプリングされたアウト・オブ・ディストリビューション画像の92%を検出した。 HOMRS変換はオンラインリアルタイム利用にも適している。

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