論文の概要: RBT4DNN: Requirements-based Testing of Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02737v3
• Date: Wed, 03 Sep 2025 18:55:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 14:03:58.692321
• Title: RBT4DNN: Requirements-based Testing of Neural Networks
• Title（参考訳）: RBT4DNN: ニューラルネットワークの要求ベーステスト
• Authors: Nusrat Jahan Mozumder, Felipe Toledo, Swaroopa Dola, Matthew B. Dwyer,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語要求文を用いた要件ベーステスト手法(RBT4DNN)を提案する。 これらのステートメントは、テスト入力生成に利用可能な意味的特徴空間を定義するために用語の用語集を使用する。 さらに評価した結果,RTT4DNN生成テストは現実的で,多様であり,要件条件に適合していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.66775312798103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Testing allows developers to determine whether a system functions as expected. When such systems include deep neural networks (DNNs), Testing becomes challenging, as DNNs approximate functions for which the formalization of functional requirements is intractable. This prevents the application of well-developed approaches to requirements-based testing to DNNs. To address this, we propose a requirements-based testing method (RBT4DNN) that uses natural language requirements statements. These statements use a glossary of terms to define a semantic feature space that can be leveraged for test input generation. RBT4DNN formalizes preconditions of functional requirements as logical combinations of those semantic features. Training data matching these feature combinations can be used to fine-tune a generative model to reliably produce test inputs satisfying the precondition. Executing these tests on a trained DNN enables comparing its output to the expected requirement postcondition behavior. We propose two use cases for RBT4DNN: (1) given requirements defining DNN correctness properties, RBT4DNN comprises a novel approach for detecting faults, and (2) during development, requirements-guided exploration of model behavior can provide developers with feedback on model generalization. Our further evaluation shows that RBT4DNN-generated tests are realistic, diverse, and aligned with requirement preconditions, enabling targeted analysis of model behavior and effective fault detection.
• Abstract（参考訳）: テストにより、開発者はシステムが期待通りに機能するかどうかを判断できる。 このようなシステムがディープニューラルネットワーク(DNN)を含む場合、機能要件の形式化が難解なDNNの近似関数としてテストは困難になる。 これにより、DNNに対する要件ベースのテストに対する、十分に開発されたアプローチの適用が防止される。 そこで本研究では,自然言語要求文を用いた要件ベーステスト手法(RBT4DNN)を提案する。 これらのステートメントは、テスト入力生成に利用可能な意味的特徴空間を定義するために用語の用語集を使用する。 RBT4DNNは機能要件の前提条件をそれらの意味的特徴の論理的組み合わせとして定式化している。 これらの特徴の組み合わせに対応するトレーニングデータを使用して、生成モデルを微調整し、前提条件を満たすテスト入力を確実に生成することができる。 トレーニングされたDNN上でこれらのテストを実行することで、その出力と期待される要求条件後の動作を比較することができる。 RBT4DNN は,(1) DNN の正当性を定義する要件が与えられた場合, 故障検出のための新しいアプローチが組み込まれ, (2) 開発期間中に要求誘導によるモデル動作探索により, モデル一般化に対するフィードバックが得られる。 以上の結果から,RTT4DNN生成テストは現実的かつ多様であり,要求条件と整合し,モデル動作のターゲット分析と効果的な故障検出を可能にすることが示唆された。

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