論文の概要: Fault Localization in Deep Learning-based Software: A System-level Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08172v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 20:32:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:58.355532
• Title: Fault Localization in Deep Learning-based Software: A System-level Approach
• Title（参考訳）: ディープラーニングソフトウェアにおけるフォールトローカライゼーション:システムレベルのアプローチ
• Authors: Mohammad Mehdi Morovati, Amin Nikanjam, Foutse Khomh,
• Abstract要約: 本稿では,Deep Learning開発パイプライン全体を考慮したシステムレベルのフォールトローカライズアプローチであるFL4Deepを紹介する。 100の障害DLスクリプトを用いた評価では、FL4Deepは6つのDL関連障害のうち3つの精度で4つの従来手法より優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.546853096298175
• License:
• Abstract: Over the past decade, Deep Learning (DL) has become an integral part of our daily lives. This surge in DL usage has heightened the need for developing reliable DL software systems. Given that fault localization is a critical task in reliability assessment, researchers have proposed several fault localization techniques for DL-based software, primarily focusing on faults within the DL model. While the DL model is central to DL components, there are other elements that significantly impact the performance of DL components. As a result, fault localization methods that concentrate solely on the DL model overlook a large portion of the system. To address this, we introduce FL4Deep, a system-level fault localization approach considering the entire DL development pipeline to effectively localize faults across the DL-based systems. In an evaluation using 100 faulty DL scripts, FL4Deep outperformed four previous approaches in terms of accuracy for three out of six DL-related faults, including issues related to data (84%), mismatched libraries between training and deployment (100%), and loss function (69%). Additionally, FL4Deep demonstrated superior precision and recall in fault localization for five categories of faults including three mentioned fault types in terms of accuracy, plus insufficient training iteration and activation function.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、ディープラーニング(DL)は私たちの日常生活の不可欠な部分になっています。 このDL利用の増加により、信頼性の高いDLソフトウェアシステムの開発の必要性が高まっている。 フォールトローカライゼーションが信頼性評価において重要な課題であることを考えると、研究者はDLベースのソフトウェアに対するいくつかのフォールトローカライゼーション手法を提案しており、主にDLモデル内のフォールトに焦点を当てている。 DLモデルはDLコンポーネントの中心であるが、DLコンポーネントのパフォーマンスに大きな影響を与える他の要素もある。 その結果,DLモデルにのみ依存する障害局所化手法がシステムの大部分を覆っていることがわかった。 これを解決するために,システムレベルの障害ローカライズアプローチであるFL4Deepを導入し,DLベースシステム全体の障害を効果的にローカライズする。 100の障害DLスクリプトを使用した評価では、FL4Deepは、データに関連する問題(84%)、トレーニングとデプロイメントのミスマッチライブラリ(100%)、損失関数(69%)を含む、6つのDL関連障害のうち3つについて、精度で4つのアプローチを上回りました。 さらに, FL4Deepでは, 3種類の断層タイプを含む5種類の断層の高精度化とリコール, トレーニング繰り返しとアクティベーション機能の欠如が認められた。

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