論文の概要: Robustness Verification of Deep Neural Networks using Star-Based
Reachability Analysis with Variable-Length Time Series Input
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13907v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 02:15:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 13:58:08.766866
- Title: Robustness Verification of Deep Neural Networks using Star-Based
Reachability Analysis with Variable-Length Time Series Input
- Title（参考訳）: 可変長時系列入力による星型到達可能性解析による深部ニューラルネットワークのロバスト性検証
- Authors: Neelanjana Pal, Diego Manzanas Lopez, and Taylor T Johnson
- Abstract要約: 本稿では, 時系列回帰NN(TSRegNN)に対して, 集合に基づく形式的手法を用いた頑健性検証手法を提案する。
可変長入力データを利用して入力操作を効率化し、ネットワークアーキテクチャの一般化性を高める。
本論文は、実世界のアプリケーションにおける時系列データのNNベース分析の検証と検証のための包括的ケーススタディを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.146046338698173
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data-driven, neural network (NN) based anomaly detection and predictive
maintenance are emerging research areas. NN-based analytics of time-series data
offer valuable insights into past behaviors and estimates of critical
parameters like remaining useful life (RUL) of equipment and state-of-charge
(SOC) of batteries. However, input time series data can be exposed to
intentional or unintentional noise when passing through sensors, necessitating
robust validation and verification of these NNs. This paper presents a case
study of the robustness verification approach for time series regression NNs
(TSRegNN) using set-based formal methods. It focuses on utilizing
variable-length input data to streamline input manipulation and enhance network
architecture generalizability. The method is applied to two data sets in the
Prognostics and Health Management (PHM) application areas: (1) SOC estimation
of a Lithium-ion battery and (2) RUL estimation of a turbine engine. The NNs'
robustness is checked using star-based reachability analysis, and several
performance measures evaluate the effect of bounded perturbations in the input
on network outputs, i.e., future outcomes. Overall, the paper offers a
comprehensive case study for validating and verifying NN-based analytics of
time-series data in real-world applications, emphasizing the importance of
robustness testing for accurate and reliable predictions, especially
considering the impact of noise on future outcomes.
- Abstract（参考訳）: データ駆動型ニューラルネットワーク(nn)ベースの異常検出と予測メンテナンスは、新たな研究領域である。
NNベースの時系列データの分析は、過去の行動に関する貴重な洞察と、機器の有用な寿命(RUL)やバッテリーの充電状態(SOC)といった重要なパラメータの推定を提供する。
しかし、入力時系列データは、センサーを通過する際に意図的または意図しないノイズにさらされ、堅牢な検証とこれらのNNの検証が必要である。
本稿では, 時系列回帰NN(TSRegNN)に対して, 集合に基づく形式的手法を用いたロバスト性検証手法を提案する。
可変長入力データを利用して入力操作を効率化し、ネットワークアーキテクチャの一般化性を高める。
本手法は,(1)リチウムイオン電池のsoc推定と(2)タービンエンジンのrul推定という,予後管理および健康管理(phm)適用領域の2つのデータセットに適用する。
nnsのロバスト性は、星ベースの到達可能性分析を用いてチェックされ、いくつかのパフォーマンス指標は、入力における有界摂動がネットワーク出力、すなわち将来の結果に与える影響を評価する。
全体として本論文は,実世界における時系列データのnnベース分析の検証と検証のための包括的ケーススタディを提供し,特にノイズが将来の結果に与える影響を考慮して,正確で信頼性の高い予測に対するロバストネステストの重要性を強調する。
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