論文の概要: AIREPAIR: A Repair Platform for Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15387v1
- Date: Thu, 24 Nov 2022 10:02:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-29 14:26:34.127757
- Title: AIREPAIR: A Repair Platform for Neural Networks
- Title(参考訳): airepair:ニューラルネットワークのための修理プラットフォーム
- Authors: Xidan Song, Youcheng Sun, Mustafa A. Mustafa and Lucas Cordeiro
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークの修復プラットフォームであるAIREPAIRを紹介する。
既存のネットワーク修復ツールの統合が特徴である。
一般的なディープラーニングデータセットとモデルに対して,3つの最先端の修復ツールを用いてAIREPAIRを評価した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.20358884414819
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present AIREPAIR, a platform for repairing neural networks. It features
the integration of existing network repair tools. Based on AIREPAIR, one can
run different repair methods on the same model, thus enabling the fair
comparison of different repair techniques. We evaluate AIREPAIR with three
state-of-the-art repair tools on popular deep-learning datasets and models. Our
evaluation confirms the utility of AIREPAIR, by comparing and analyzing the
results from different repair techniques. A demonstration is available at
https://youtu.be/UkKw5neeWhw.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ニューラルネットワークの修復プラットフォームであるAIREPAIRを紹介する。
既存のネットワーク修復ツールの統合が特徴である。
AIREPAIRに基づいて、同じモデル上で異なる補修方法を実行できるため、異なる補修手法を公平に比較することができる。
一般的なディープラーニングデータセットとモデルに対して,3つの最先端の修復ツールを用いてAIREPAIRを評価した。
本評価では, 各種補修工法との比較と解析によりAIREPAIRの有用性を確認した。
デモはhttps://youtu.be/ukkw5neewhwで公開されている。
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