Models of Computational Profiles to Study the Likelihood of DNN Metamorphic Test Cases
Notice bibliographique
Résumé
Neural network test cases are meant to exercise different reasoning paths in an architecture and used to validate the prediction outcomes. In this paper, we introduce "computational profiles" as vectors of neuron activation levels. We investigate the distribution of computational profile likelihood of metamorphic test cases with respect to the likelihood distributions of training, test and error control cases. We estimate the non-parametric probability densities of neuron activation levels for each distinct output class. Probabilities are inferred using training cases only, without any additional knowledge about metamorphic test cases. Experiments are performed by training a network on the MNIST Fashion library of images and comparing prediction likelihoods with those obtained from error control-data and from metamorphic test cases. Experimental results show that the distributions of computational profile likelihood for training and test cases are somehow similar, while the distribution of the random-noise control-data is always remarkably lower than the observed one for the training and testing sets. In contrast, metamorphic test cases show a prediction likelihood that lies in an extended range with respect to training, tests, and random noise. Moreover, the presented approach allows the independent assessment of different training classes and experiments to show that some of the classes are more sensitive to misclassifying metamorphic test cases than other classes. In conclusion, metamorphic test cases represent very aggressive tests for neural network architectures. Furthermore, since metamorphic test cases force a network to misclassify those inputs whose likelihood is similar to that of training cases, they could also be considered as adversarial attacks that evade defenses based on computational profile likelihood evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».