HOMRS: High Order Metamorphic Relations Selector for Deep Neural\n Networks
Notice bibliographique
Résumé
Deep Neural Networks (DNN) applications are increasingly becoming a part of\nour everyday life, from medical applications to autonomous cars. Traditional\nvalidation of DNN relies on accuracy measures, however, the existence of\nadversarial examples has highlighted the limitations of these accuracy\nmeasures, raising concerns especially when DNN are integrated into\nsafety-critical systems.\n In this paper, we present HOMRS, an approach to boost metamorphic testing by\nautomatically building a small optimized set of high order metamorphic\nrelations from an initial set of elementary metamorphic relations. HOMRS'\nbackbone is a multi-objective search; it exploits ideas drawn from traditional\nsystems testing such as code coverage, test case, path diversity as well as\ninput validation.\n We applied HOMRS to MNIST/LeNet and SVHN/VGG and we report evidence that it\nbuilds a small but effective set of high-order transformations that generalize\nwell to the input data distribution. Moreover, comparing to similar generation\ntechnique such as DeepXplore, we show that our distribution-based approach is\nmore effective, generating valid transformations from an uncertainty\nquantification point of view, while requiring less computation time by\nleveraging the generalization ability of the approach.\n
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».