論文の概要: Exploring Robustness of Image Recognition Models on Hardware Accelerators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01697v6
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:08:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:52:29.552430
• Title: Exploring Robustness of Image Recognition Models on Hardware Accelerators
• Title（参考訳）: ハードウェア加速器における画像認識モデルのロバスト性探索
• Authors: Nikolaos Louloudakis, Perry Gibson, José Cano, Ajitha Rajan,
• Abstract要約: MutateNNは、画像認識モデルの堅牢性を調べるために、差分テストと突然変異テストの両方の要素を利用するツールである。 画像認識領域は、7つの確立されたDNNモデルに突然変異試験を適用し、6つの異なるカテゴリの21の突然変異を導入し、画像認識領域に焦点をあてる。 その結果, 層修飾, 算術型, 入力に関連する変異が全体のモデル性能(最大99.8%)に深刻な影響を及ぼすか, あるいはモデルクラッシュを引き起こした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.379078565066793
• License:
• Abstract: As the usage of Artificial Intelligence (AI) on resource-intensive and safety-critical tasks increases, a variety of Machine Learning (ML) compilers have been developed, enabling compatibility of Deep Neural Networks (DNNs) with a variety of hardware acceleration devices. However, given that DNNs are widely utilized for challenging and demanding tasks, the behavior of these compilers must be verified. To this direction, we propose MutateNN, a tool that utilizes elements of both differential and mutation testing in order to examine the robustness of image recognition models when deployed on hardware accelerators with different capabilities, in the presence of faults in their target device code - introduced either by developers, or problems in their compilation process. We focus on the image recognition domain by applying mutation testing to 7 well-established DNN models, introducing 21 mutations of 6 different categories. We deployed our mutants on 4 different hardware acceleration devices of varying capabilities and observed that DNN models presented discrepancies of up to 90.3% in mutants related to conditional operators across devices. We also observed that mutations related to layer modification, arithmetic types and input affected severely the overall model performance (up to 99.8%) or led to model crashes, in a consistent manner across devices.
• Abstract（参考訳）: 資源集約的かつ安全クリティカルなタスクにおける人工知能(AI)の使用の増加に伴い、さまざまな機械学習(ML)コンパイラが開発され、Deep Neural Networks(DNN)と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。 しかし、DNNは課題や要求のあるタスクに広く利用されているため、これらのコンパイラの動作を検証する必要がある。 そこで本研究では,ディファレンシャルテストと突然変異テストの両方の要素を活用するツールであるMutateNNを提案し,異なる機能を持つハードウェアアクセラレータにデプロイする際の画像認識モデルのロバスト性を,対象デバイスコードに欠陥が存在する場合,開発者によって導入されるか,コンパイルプロセスの問題点に対処する。 7つのDNNモデルに突然変異試験を適用し、6つのカテゴリの21の突然変異を導入し、画像認識領域に焦点を当てた。 異なる機能を持つ4種類の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し、DNNモデルがデバイス間の条件演算子に関連するミュータントで最大90.3%の差を示したことを観察した。 また、レイヤー修正、算術型、入力に関連する変異が全体のモデル性能(最大99.8%)に深刻な影響を与え、デバイス間で一貫した方法でモデルクラッシュを引き起こしたことも観察した。

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