論文の概要: Path Analysis for Effective Fault Localization in Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18987v4
• Date: Mon, 27 Jan 2025 18:54:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 21:57:03.136033
• Title: Path Analysis for Effective Fault Localization in Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークにおける有効故障位置推定のための経路解析
• Authors: Soroush Hashemifar, Saeed Parsa, Akram Kalaee,
• Abstract要約: NP-SBFL法を導入し,本態性障害性神経経路を同定する。 本手法は, 故障ニューロンを正確に特定するために複数の故障源を探索する。 本手法は, 臨界経路カバレッジと故障位置推定におけるテスト失敗数との間に強い相関関係を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4915744683251149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has revolutionized numerous fields, yet the reliability of Deep Neural Networks (DNNs) remains a concern due to their complexity and data dependency. Traditional software fault localization methods, such as Spectrum-based Fault Localization (SBFL), have been adapted for DNNs but often fall short in effectiveness. These methods typically overlook the propagation of faults through neural pathways, resulting in less precise fault detection. Research indicates that examining neural pathways, rather than individual neurons, is crucial because issues in one neuron can affect its entire pathway. By investigating these interconnected pathways, we can better identify and address problems arising from the collective activity of neurons. To address this limitation, we introduce the NP-SBFL method, which leverages Layer-wise Relevance Propagation (LRP) to identify essential faulty neural pathways. Our method explores multiple fault sources to accurately pinpoint faulty neurons by analyzing their interconnections. Additionally, our multi-stage gradient ascent (MGA) technique, an extension of gradient ascent (GA), enables sequential neuron activation to enhance fault detection. We evaluated NP-SBFL-MGA on the well-established MNIST and CIFAR-10 datasets, comparing it to other methods like DeepFault and NP-SBFL-GA, as well as three neuron measures: Tarantula, Ochiai, and Barinel. Our evaluation utilized all training and test samples (60,000 for MNIST and 50,000 for CIFAR-10) and revealed that NP-SBFL-MGA significantly outperformed the baselines in identifying suspicious pathways and generating adversarial inputs. Notably, Tarantula with NP-SBFL-MGA achieved a remarkable 96.75% fault detection rate compared to DeepFault's 89.90%. NP-SBFL-MGA highlights a strong correlation between critical path coverage and the number of failed tests in DNN fault localization.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは多くの分野に革命をもたらしたが、DNN(Deep Neural Networks)の信頼性は、その複雑さとデータ依存のため、依然として懸念されている。 スペクトラムベースのフォールトローカライゼーション(SBFL)のような従来のソフトウェアフォールトローカライゼーション手法は、DNNに適応しているが、有効性に欠けることが多い。 これらの方法は通常、神経経路を通して断層の伝播を見落とし、精度の低い断層検出をもたらす。 研究は、個々のニューロンではなく神経経路を調べることが重要であることを示唆している。 これらの相互接続経路を調べることで、ニューロンの集合的活動から生じる問題をよりよく特定し、解決することができる。 この制限に対処するために、我々は、Layer-wise Relevance Propagation (LRP) を利用して、本質的な欠陥のある神経経路を同定するNP-SBFL法を導入する。 本手法は,複数の断層源を探索し,その相互接続を解析することにより,故障ニューロンを正確に特定する。 さらに,多段階勾配上昇(MGA)技術,勾配上昇(GA)の拡張により,逐次ニューロン活性化による断層検出の促進が可能となった。 NP-SBFL-MGAを確立されたMNISTおよびCIFAR-10データセットで評価し,DepFaultやNP-SBFL-GAなどの他の手法と比較した。 その結果, NP-SBFL-MGAは, 疑わしい経路を同定し, 敵の入力を生成する上で, ベースラインよりも有意に優れていた。 特に、NP-SBFL-MGAを持つタランチュラはDeepFaultの89.90%と比較して96.75%の故障検出率を達成した。 NP-SBFL-MGAは、臨界経路カバレッジとDNN故障局所化におけるテスト失敗数との間に強い相関性を示す。

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