論文の概要: DeepDiagnosis: Automatically Diagnosing Faults and Recommending
Actionable Fixes in Deep Learning Programs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04036v1
- Date: Tue, 7 Dec 2021 23:15:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-10 01:07:01.437079
- Title: DeepDiagnosis: Automatically Diagnosing Faults and Recommending
Actionable Fixes in Deep Learning Programs
- Title（参考訳）: Deep Diagnosis: ディープラーニングプログラムにおける障害の自動診断と推奨可能な修正
- Authors: Mohammad Wardat, Breno Dantas Cruz, Wei Le, Hridesh Rajan
- Abstract要約: 本稿では,障害の局所化,エラー症状の報告,DNNプログラムの修正を提案する新しいアプローチであるDeepDiagnosisを提案する。
DeepDiagnosisは、他のアプローチと比較して、障害の検出、バグのローカライゼーション、および症状の識別の最も優れた能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.917211542949786
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) are used in a wide variety of applications.
However, as in any software application, DNN-based apps are afflicted with
bugs. Previous work observed that DNN bug fix patterns are different from
traditional bug fix patterns. Furthermore, those buggy models are non-trivial
to diagnose and fix due to inexplicit errors with several options to fix them.
To support developers in locating and fixing bugs, we propose DeepDiagnosis, a
novel debugging approach that localizes the faults, reports error symptoms and
suggests fixes for DNN programs. In the first phase, our technique monitors a
training model, periodically checking for eight types of error conditions.
Then, in case of problems, it reports messages containing sufficient
information to perform actionable repairs to the model. In the evaluation, we
thoroughly examine 444 models -53 real-world from GitHub and Stack Overflow,
and 391 curated by AUTOTRAINER. DeepDiagnosis provides superior accuracy when
compared to UMLUAT and DeepLocalize. Our technique is faster than AUTOTRAINER
for fault localization. The results show that our approach can support
additional types of models, while state-of-the-art was only able to handle
classification ones. Our technique was able to report bugs that do not manifest
as numerical errors during training. Also, it can provide actionable insights
for fix whereas DeepLocalize can only report faults that lead to numerical
errors during training. DeepDiagnosis manifests the best capabilities of fault
detection, bug localization, and symptoms identification when compared to other
approaches.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は様々なアプリケーションで使われている。
しかしながら、他のソフトウェアアプリケーションと同様に、DNNベースのアプリケーションはバグに悩まされている。
これまでの研究によると、DNNのバグ修正パターンは従来のバグ修正パターンとは異なる。
さらに、これらのバグモデルでは、未解決エラーによる診断と修正が簡単ではない。
バグの特定と修正を支援するために,障害のローカライズ,エラー症状の報告,DNNプログラムの修正提案といった,新しいデバッグアプローチであるDeepDiagnosisを提案する。
第1段階では,本手法は訓練モデルを監視し,周期的に8種類のエラー条件をチェックする。
そして、問題が発生した場合、モデルに実行可能な修正を行うのに十分な情報を含むメッセージを報告する。
評価では、GitHubとStack Overflowによる444のモデル-53の実世界と、AUTOTRAINERによる391のキュレーションを徹底的に検討した。
DeepDiagnosisはUMLUATやDeepLocalizeと比較して精度が高い。
我々の手法は断層定位においてAUTOTRAINERよりも高速である。
その結果,本手法では追加型のモデルをサポートできるが,最新技術では分類のみに対応できることがわかった。
我々の技術は、トレーニング中に数値エラーとして現れないバグを報告することができた。
また、deeplocalizeはトレーニング中に数値エラーにつながる障害のみを報告できるが、修正のための実行可能な洞察を提供することもできる。
DeepDiagnosisは、他のアプローチと比較して、障害の検出、バグのローカライゼーション、および症状の識別の最も優れた能力を示す。
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