論文の概要: PiShield: A PyTorch Package for Learning with Requirements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18285v2
• Date: Tue, 14 May 2024 17:23:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 19:01:49.062686
• Title: PiShield: A PyTorch Package for Learning with Requirements
• Title（参考訳）: PiShield: 必要なものを学ぶためのPyTorchパッケージ
• Authors: Mihaela Cătălina Stoian, Alex Tatomir, Thomas Lukasiewicz, Eleonora Giunchiglia,
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、アウトプットの安全性要件を満たすのに苦労することが多い。 本稿では,ニューラルネットワークのトポロジへの要求の統合を可能にする最初のパッケージであるPiShieldを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.03568411956408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models have shown their strengths in various application domains, however, they often struggle to meet safety requirements for their outputs. In this paper, we introduce PiShield, the first package ever allowing for the integration of the requirements into the neural networks' topology. PiShield guarantees compliance with these requirements, regardless of input. Additionally, it allows for integrating requirements both at inference and/or training time, depending on the practitioners' needs. Given the widespread application of deep learning, there is a growing need for frameworks allowing for the integration of the requirements across various domains. Here, we explore three application scenarios: functional genomics, autonomous driving, and tabular data generation.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは様々なアプリケーション領域でその強みを示しているが、アウトプットの安全性要件を満たすのに苦労することが多い。 本稿では,ニューラルネットワークのトポロジへの要求の統合を可能にする最初のパッケージであるPiShieldを紹介する。 PiShieldは、入力に関係なく、これらの要件に準拠することを保証します。 さらに、実践者のニーズに応じて、推論時と/またはトレーニング時の両方の要件を統合することもできる。 ディープラーニングの広範な適用を考えると、さまざまなドメインにまたがる要件の統合を可能にするフレームワークの必要性が高まっている。 ここでは,機能ゲノミクス,自律運転,表データ生成という,3つのアプリケーションシナリオについて検討する。

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