抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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近年,システムのロバスト性と信頼性を保証するために,深い学習システムのためのより多くの試験基準が提案されている。これらの基準は多様性の異なる視点に基づいて定義された。しかしながら,深い学習システムに対する試験基準により考慮されるべき最も本質的な多様性に関する包括的な研究は欠けている。そこで本論文では,深い学習モデルのテスト多様性と誤った挙動の間の関係を調べるための経験的研究を行った。著者らは,ニューロン活動における多様性を反映するために5つの計量を定義し,誤った挙動を検出するために変成試験を行った。計量と誤った挙動の間の相関を調べた。著者らはまた,定義された計量の指針の下で,テストスイートの品質を測定するために,さらなるステップを進める。本結果は,良好な故障検出能力を示すための試験基準に対する本質的多様性に関する包括的洞察を提供した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】