論文の概要: Predicting Software Performance with Divide-and-Learn
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06651v3
- Date: Thu, 17 Aug 2023 12:29:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 23:24:26.553342
- Title: Predicting Software Performance with Divide-and-Learn
- Title（参考訳）: Divide-and-Learnによるソフトウェアパフォーマンスの予測
- Authors: Jingzhi Gong, Tao Chen
- Abstract要約: 本稿では,$DaL$という「分割学習」の概念に基づくアプローチを提案する。
実世界の8つのシステムと5組のトレーニングデータによる実験結果から、現在最先端のアプローチと比較して、$DaL$は40件中33件で最高のシステムよりも悪い結果が得られている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.635696352780227
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Predicting the performance of highly configurable software systems is the
foundation for performance testing and quality assurance. To that end, recent
work has been relying on machine/deep learning to model software performance.
However, a crucial yet unaddressed challenge is how to cater for the sparsity
inherited from the configuration landscape: the influence of configuration
options (features) and the distribution of data samples are highly sparse.
In this paper, we propose an approach based on the concept of
'divide-and-learn', dubbed $DaL$. The basic idea is that, to handle sample
sparsity, we divide the samples from the configuration landscape into distant
divisions, for each of which we build a regularized Deep Neural Network as the
local model to deal with the feature sparsity. A newly given configuration
would then be assigned to the right model of division for the final prediction.
Experiment results from eight real-world systems and five sets of training
data reveal that, compared with the state-of-the-art approaches, $DaL$ performs
no worse than the best counterpart on 33 out of 40 cases (within which 26 cases
are significantly better) with up to $1.94\times$ improvement on accuracy;
requires fewer samples to reach the same/better accuracy; and producing
acceptable training overhead. Practically, $DaL$ also considerably improves
different global models when using them as the underlying local models, which
further strengthens its flexibility. To promote open science, all the data,
code, and supplementary figures of this work can be accessed at our repository:
https://github.com/ideas-labo/DaL.
- Abstract（参考訳）: 高度に構成可能なソフトウェアシステムの性能を予測することは、パフォーマンステストと品質保証の基礎となる。
そのために最近の研究は、ソフトウェアのパフォーマンスをモデル化するために、マシン/ディープ学習に依存している。
しかしながら、重要な課題は、設定の選択肢(機能)とデータサンプルの分布の影響が極めて少ない、構成の状況から受け継がれた疎結合をいかに避けるかである。
本稿では,$DaL$という「分割学習」の概念に基づくアプローチを提案する。
基本的な考え方は、サンプルのスパーシティを扱うために、サンプルを構成ランドスケープから遠くの分割に分割し、それぞれが特徴のスパーシティを扱うための局所モデルとして正規化されたDeep Neural Networkを構築します。
新たに与えられた構成は、最終的な予測のために正しい分割モデルに割り当てられる。
8つの実世界のシステムと5つのトレーニングデータによる実験結果から、DaL$は最先端のアプローチと比較して、40ケース中33ケース(26ケースが大幅に改善されている)において、最高のシステムよりもパフォーマンスが悪く、精度が最大で1.94\times$改善されていることが明らかになった。
実際に$DaL$は、基礎となるローカルモデルとして使用する際の異なるグローバルモデルも大幅に改善し、柔軟性をさらに強化する。
オープンサイエンスを促進するために、この研究のすべてのデータ、コード、補足的な数字は、私たちのリポジトリでアクセスできます。
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