論文の概要: Design Methodology for Deep Out-of-Distribution Detectors in Real-Time
Cyber-Physical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14694v1
- Date: Fri, 29 Jul 2022 14:06:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-01 13:08:19.642509
- Title: Design Methodology for Deep Out-of-Distribution Detectors in Real-Time
Cyber-Physical Systems
- Title（参考訳）: リアルタイムサイバー物理システムにおける深部分布検出器の設計手法
- Authors: Michael Yuhas, Daniel Jun Xian Ng, Arvind Easwaran
- Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出器はMLモデルと並行して動作し、フラグ入力は望ましくない結果をもたらす可能性がある。
本研究は,組込みアプリケーションの精度および応答時間要求を満たすため,深部OOD検出器をチューニングするための設計手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.233831361879669
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When machine learning (ML) models are supplied with data outside their
training distribution, they are more likely to make inaccurate predictions; in
a cyber-physical system (CPS), this could lead to catastrophic system failure.
To mitigate this risk, an out-of-distribution (OOD) detector can run in
parallel with an ML model and flag inputs that could lead to undesirable
outcomes. Although OOD detectors have been well studied in terms of accuracy,
there has been less focus on deployment to resource constrained CPSs. In this
study, a design methodology is proposed to tune deep OOD detectors to meet the
accuracy and response time requirements of embedded applications. The
methodology uses genetic algorithms to optimize the detector's preprocessing
pipeline and selects a quantization method that balances robustness and
response time. It also identifies several candidate task graphs under the Robot
Operating System (ROS) for deployment of the selected design. The methodology
is demonstrated on two variational autoencoder based OOD detectors from the
literature on two embedded platforms. Insights into the trade-offs that occur
during the design process are provided, and it is shown that this design
methodology can lead to a drastic reduction in response time in relation to an
unoptimized OOD detector while maintaining comparable accuracy.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルにトレーニングディストリビューション外のデータが供給される場合、不正確な予測を行う傾向があり、サイバー物理システム(CPS)では、破滅的なシステム障害を引き起こす可能性がある。
このリスクを軽減するため、オフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出器はMLモデルと並列に動作し、フラグ入力は望ましくない結果をもたらす可能性がある。
OOD検出器は精度に関してよく研究されているが、資源制約CPSへの展開にはあまり焦点が当てられていない。
本研究では,組込みアプリケーションの精度および応答時間要求を満たすため,深いOOD検出器をチューニングするための設計手法を提案する。
この手法は遺伝的アルゴリズムを用いて検出器の前処理パイプラインを最適化し、堅牢性と応答時間のバランスをとる量子化法を選択する。
また、ロボットオペレーティング・システム(ROS)の下で選択された設計をデプロイするためのいくつかの候補タスクグラフも特定する。
本手法は2つの組込みプラットフォーム上での文献からの2つの変分オートエンコーダを用いたOOD検出器で実証された。
設計プロセス中に発生するトレードオフを考察し、この設計手法は、同等の精度を維持しながら、最適化されていないOOD検出器に対して、応答時間を劇的に短縮できることを示した。
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