論文の概要: Knowledge-Based Version Incompatibility Detection for Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13276v2
- Date: Mon, 28 Aug 2023 14:13:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 12:35:45.731908
- Title: Knowledge-Based Version Incompatibility Detection for Deep Learning
- Title（参考訳）: ディープラーニングのための知識ベースバージョン不整合検出
- Authors: Zhongkai Zhao, Bonan Kou, Mohamed Yilmaz Ibrahim, Muhao Chen, Tianyi
Zhang
- Abstract要約: 我々は、Stack OverflowからDLバージョン問題に関する豊富な議論を活用して、バージョン非互換性の検出を容易にすることを提案する。
質問応答(QA)問題として知識抽出の問題を修正し,事前学習したQAモデルを用いてバージョン互換性知識を抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.116361254082086
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Version incompatibility issues are rampant when reusing or reproducing deep
learning models and applications. Existing techniques are limited to library
dependency specifications declared in PyPI. Therefore, these techniques cannot
detect version issues due to undocumented version constraints or issues
involving hardware drivers or OS. To address this challenge, we propose to
leverage the abundant discussions of DL version issues from Stack Overflow to
facilitate version incompatibility detection. We reformulate the problem of
knowledge extraction as a Question-Answering (QA) problem and use a pre-trained
QA model to extract version compatibility knowledge from online discussions.
The extracted knowledge is further consolidated into a weighted knowledge graph
to detect potential version incompatibilities when reusing a DL project. Our
evaluation results show that (1) our approach can accurately extract version
knowledge with 84% accuracy, and (2) our approach can accurately identify 65%
of known version issues in 10 popular DL projects with a high precision (92%),
while two state-of-the-art approaches can only detect 29% and 6% of these
issues with 33% and 17% precision respectively.
- Abstract（参考訳）: 深層学習モデルやアプリケーションを再利用または再現する場合、バージョン非互換性の問題が増大する。
既存のテクニックは、PyPIで宣言されたライブラリ依存仕様に限られている。
したがって、これらの技術は、未文書のバージョン制約やハードウェアドライバやOSに関わる問題により、バージョン問題を検出することができない。
この課題に対処するため、我々はstack overflowからdlバージョン問題に関する豊富な議論を活用し、バージョン非互換性検出を容易にすることを提案する。
質問応答(QA)問題として知識抽出の問題を修正し,事前学習したQAモデルを用いて,オンラインディスカッションからバージョン互換性知識を抽出する。
抽出した知識を重み付き知識グラフに統合し、DLプロジェクト再利用時の潜在的なバージョン非互換性を検出する。
評価の結果,(1)本手法は84%の精度でバージョン知識を抽出でき,(2)人気のある10のdlプロジェクトの既知のバージョン問題の65%を高い精度(92%)で正確に識別できる,一方,2つの最先端手法では33%と17%の精度でこれらの問題の29%と6%しか検出できないことがわかった。
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