論文の概要: Demystifying the Evolution of Neural Networks with BOM Analysis: Insights from a Large-Scale Study of 55,997 GitHub Repositories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20010v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 11:29:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.794973
• Title: Demystifying the Evolution of Neural Networks with BOM Analysis: Insights from a Large-Scale Study of 55,997 GitHub Repositories
• Title（参考訳）: BOM分析によるニューラルネットワークの進化の謎:GitHubリポジトリ55,997の大規模調査から
• Authors: Xiaoning Ren, Yuhang Ye, Xiongfei Wu, Yueming Wu, Yinxing Xue,
• Abstract要約: 本稿では,NNソフトウェアに適した包括的データセット構造であるNNBOM(Neural Network Bill of Materials)を紹介する。 55,997のキュレートされたPyTorch GitHubリポジトリから大規模なNNBOMデータベースを作成し、TPL、PTM、モジュールをカタログ化しています。 ソフトウェアスケール、コンポーネントの再利用、ドメイン間の依存性に関する、ニューラルネットワークソフトウェア進化に関する包括的な実証的研究を行います。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.63796813801299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks have become integral to many fields due to their exceptional performance. The open-source community has witnessed a rapid influx of neural network (NN) repositories with fast-paced iterations, making it crucial for practitioners to analyze their evolution to guide development and stay ahead of trends. While extensive research has explored traditional software evolution using Software Bill of Materials (SBOMs), these are ill-suited for NN software, which relies on pre-defined modules and pre-trained models (PTMs) with distinct component structures and reuse patterns. Conceptual AI Bills of Materials (AIBOMs) also lack practical implementations for large-scale evolutionary analysis. To fill this gap, we introduce the Neural Network Bill of Material (NNBOM), a comprehensive dataset construct tailored for NN software. We create a large-scale NNBOM database from 55,997 curated PyTorch GitHub repositories, cataloging their TPLs, PTMs, and modules. Leveraging this database, we conduct a comprehensive empirical study of neural network software evolution across software scale, component reuse, and inter-domain dependency, providing maintainers and developers with a holistic view of its long-term trends. Building on these findings, we develop two prototype applications, \textit{Multi repository Evolution Analyzer} and \textit{Single repository Component Assessor and Recommender}, to demonstrate the practical value of our analysis.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークはその例外的な性能のため、多くの分野に不可欠なものとなっている。 オープンソースコミュニティは、速いペースのイテレーションでニューラルネットワーク(NN)リポジトリが急速に流入しているのを目撃している。 ソフトウェア請求書 (Software Bill of Materials, SBOM) を用いた従来型のソフトウェア進化の研究は盛んに行われているが, NNソフトウェアには不適であり, モジュールと事前学習モデル (PTM) に依存し, コンポーネント構造と再利用パターンが異なる。 AI Bills of Materials (AIBOMs) には、大規模な進化分析のための実践的な実装が欠けている。 このギャップを埋めるために、NNソフトウェアに適した包括的データセット構造であるNNBOM(Neural Network Bill of Material)を導入する。 55,997のキュレートされたPyTorch GitHubリポジトリから大規模なNNBOMデータベースを作成し、TPL、PTM、モジュールをカタログ化しています。 このデータベースを活用することで、ソフトウェアスケール、コンポーネントの再利用、ドメイン間の依存性といった、ニューラルネットワークソフトウェア進化に関する包括的な実証的研究を行い、メンテナや開発者に対して、長期的なトレンドの全体像を提供します。 これらの知見に基づいて,本研究の実用的価値を示すために,<textit{Multi repository Evolution Analyzer} と \textit{Single repository Component Assessor と Recommender} の2つのプロトタイプアプリケーションを開発した。

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