論文の概要: GIST: Generated Inputs Sets Transferability in Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00801v2
• Date: Thu, 16 May 2024 20:37:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 20:33:24.045675
• Title: GIST: Generated Inputs Sets Transferability in Deep Learning
• Title（参考訳）: GIST: 生成入力はディープラーニングにおける転送可能性を設定する
• Authors: Florian Tambon, Foutse Khomh, Giuliano Antoniol,
• Abstract要約: GIST(Generated Inputs Sets Transferability)は、テストセットの効率的な転送のための新しいアプローチである。 本稿では,テストセットの効率的な転送のための新しいアプローチであるGISTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.147546375400749
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To foster the verifiability and testability of Deep Neural Networks (DNN), an increasing number of methods for test case generation techniques are being developed. When confronted with testing DNN models, the user can apply any existing test generation technique. However, it needs to do so for each technique and each DNN model under test, which can be expensive. Therefore, a paradigm shift could benefit this testing process: rather than regenerating the test set independently for each DNN model under test, we could transfer from existing DNN models. This paper introduces GIST (Generated Inputs Sets Transferability), a novel approach for the efficient transfer of test sets. Given a property selected by a user (e.g., neurons covered, faults), GIST enables the selection of good test sets from the point of view of this property among available test sets. This allows the user to recover similar properties on the transferred test sets as he would have obtained by generating the test set from scratch with a test cases generation technique. Experimental results show that GIST can select effective test sets for the given property to transfer. Moreover, GIST scales better than reapplying test case generation techniques from scratch on DNN models under test.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)の妥当性とテスト性を高めるため,テストケース生成手法の開発が進んでいる。 DNNモデルのテストに直面すると、ユーザーは既存のテスト生成テクニックを適用できる。 しかし、テスト中の各テクニックと各DNNモデルに対してそうする必要がある。 テスト中の各DNNモデルに対して独立してテストセットを再生するのではなく、既存のDNNモデルから移行することができる。 本稿では、テストセットの効率的な転送のための新しいアプローチであるGIST(Generated Inputs Sets Transferability)を紹介する。 ユーザによって選択されたプロパティ(例えば、ニューロンがカバーされ、障害)が与えられた場合、GISTは、利用可能なテストセットのうち、このプロパティの観点から良いテストセットを選択することができる。 これにより、ユーザは、テストケース生成技術を使って、スクラッチからテストセットを生成することで、転送されたテストセット上の同様のプロパティを回復することができる。 実験結果から,GISTは移動対象のプロパティに対して有効なテストセットを選択することができることがわかった。 さらに、GISTはテスト中のDNNモデルでスクラッチからテストケース生成テクニックを再適用するよりもスケールが優れている。

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