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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01697v3
• Date: Wed, 31 Jan 2024 19:45:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 19:36:20.915839
• 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、さまざまなハードウェアアクセラレータへのデプロイメントのコンテキストにおいて、突然変異テストとモデル解析機能を提供するツールである。 この結果から,モデルが層修正や算術演算に関する変化に対して頑健であることが示唆された。 また,変数の算術型に関連する変異について,予想外の性能劣化を観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.179085971155749
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The increased utilization of Artificial Intelligence (AI) solutions brings with it inherent risks, such as misclassification and sub-optimal execution time performance, due to errors introduced in their deployment infrastructure because of problematic configuration and software faults. On top of that, AI methods such as Deep Neural Networks (DNNs) are utilized to perform demanding, resource-intensive and even safety-critical tasks, and in order to effectively increase the performance of the DNN models deployed, a variety of Machine Learning (ML) compilers have been developed, allowing compatibility of DNNs with a variety of hardware acceleration devices, such as GPUs and TPUs. Furthermore the correctness of the compilation process should be verified. In order to allow developers and researchers to explore the robustness of DNN models deployed on different hardware accelerators via ML compilers, in this paper we propose MutateNN, a tool that provides mutation testing and model analysis features in the context of deployment on different hardware accelerators. To demonstrate the capabilities of MutateNN, we focus on the image recognition domain by applying mutation testing to 7 well-established models utilized for image classification. We instruct 21 mutations of 6 different categories, and deploy our mutants on 4 different hardware acceleration devices of varying capabilities. Our results indicate that models are proven robust to changes related to layer modifications and arithmetic operators, while presenting discrepancies of up to 90.3% in mutants related to conditional operators. We also observed unexpectedly severe performance degradation on mutations related to arithmetic types of variables, leading the mutants to produce the same classifications for all dataset inputs.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ソリューションの利用の増加は、設定やソフトウェア欠陥の問題からデプロイメントインフラストラクチャにエラーが発生したため、誤分類や準最適実行時間パフォーマンスといった、その固有のリスクをもたらします。 それに加えて、Deep Neural Networks(DNN)などのAIメソッドを使用して、要求のあるリソース集約的かつ安全クリティカルなタスクを実行し、デプロイされたDNNモデルのパフォーマンスを効果的に向上するために、さまざまな機械学習(ML)コンパイラが開発され、GPUやTPUといったさまざまなハードウェアアクセラレーションデバイスとの互換性が実現されている。 さらに、コンパイルプロセスの正確性を検証する必要がある。 本稿では、開発者や研究者がMLコンパイラを介して異なるハードウェアアクセラレータにデプロイされるDNNモデルの堅牢性を調べるために、異なるハードウェアアクセラレータへのデプロイ状況において、突然変異テストとモデル解析機能を提供するツールであるMutateNNを提案する。 mutatennの機能を示すために,画像分類に使用される7つの確立されたモデルに突然変異テストを適用することにより,画像認識領域に注目する。 6つのカテゴリの21の変異を指示し、様々な能力を持つ4つの異なるハードウェアアクセラレーションデバイスにミュータントをデプロイする。 以上の結果から,モデルは層修正や算術演算子による変化に対して頑健であることが証明され,条件演算子に関連するミュータントでは最大90.3%の相違が認められた。 また,変数の算術型に関連する変異に対して予期せぬ性能劣化が観察され,全てのデータセット入力に対して同じ分類が得られた。

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