論文の概要: MutateNN: Mutation Testing of Image Recognition Models Deployed on Hardware Accelerators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01697v2
• Date: Wed, 21 Jun 2023 12:27:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 16:54:26.697248
• Title: MutateNN: Mutation Testing of Image Recognition Models Deployed on Hardware Accelerators
• Title（参考訳）: MutateNN: ハードウェアアクセラレータにデプロイされた画像認識モデルの変異テスト
• Authors: Nikolaos Louloudakis, Perry Gibson, Jos\'e Cano, and Ajitha Rajan
• Abstract要約: MutateNNは、突然変異テストと解析機能を提供するツールである。 我々は、広く知られている7つの深層ニューラルネットワークモデルに21の突然変異を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7349727826230861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the research advancement of Artificial Intelligence in the last years, there are new opportunities to mitigate real-world problems and advance technologically. Image recognition models in particular, are assigned with perception tasks to mitigate complex real-world challenges and lead to new solutions. Furthermore, the computational complexity and demand for resources of such models has also increased. To mitigate this, model optimization and hardware acceleration has come into play, but effectively integrating such concepts is a challenging and error-prone process. In order to allow developers and researchers to explore the robustness of deep learning image recognition models deployed on different hardware acceleration devices, we propose MutateNN, a tool that provides mutation testing and analysis capabilities for that purpose. To showcase its capabilities, we utilized 21 mutations for 7 widely-known pre-trained deep neural network models. We deployed our mutants on 4 different devices of varying computational capabilities and observed discrepancies in mutants related to conditional operations, as well as some unstable behaviour with those related to arithmetic types.
• Abstract（参考訳）: 近年の人工知能の研究進歩により、現実世界の問題を緩和し、技術的に前進する新たな機会が生まれている。 特に画像認識モデルは、複雑な現実世界の課題を軽減し、新しい解決策につながるために知覚タスクに割り当てられる。 さらに、そのようなモデルの資源に対する計算複雑性と需要も増大した。 これを軽減するために、モデル最適化とハードウェアアクセラレーションが動き出したが、そのような概念を効果的に統合することは困難でエラーを起こしやすいプロセスである。 デベロッパーと研究者は、異なるハードウェアアクセラレーションデバイスにデプロイされたディープラーニング画像認識モデルの堅牢性を調べるために、変異テストと解析機能を提供するツールであるMutateNNを提案する。 その能力を示すために、広く知られている7つの深層ニューラルネットワークモデルの21の変異を利用した。 計算能力の異なる4種類のミュータントに対して,条件演算に関連するミュータントと,算術型に関連するミュータントとの不安定な動作を観察した。

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