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講演抄録/キーワード
講演名 2022-10-25 14:15
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における学習プログラムの欠陥とモデルの歪みの関係性
土屋拓実岡野浩三小形真平信州大)・中島 震NIISS2022-26 DC2022-32
抄録 (和) 近年, 機械学習ソフトウェアの品質問題が重要視されている. 機械学習ソフトウェアの品質を考えるとき, 標準的な評価方法は, テストデータセットに対してディープラーニングのモデルの性能を調べることである. 本稿では, CNN(畳み込みニューラルネットワーク) において訓練学習プログラムの欠陥が学習モデルの根本原因となる重みの歪みとして現れることを仮定し, 重みの歪みをモデルの活性ニューロンの網羅率を示す NC (ニューロン・カバレッジ) や新たに活性ニューロンの分布を使った指標を提案し評価した. それらの指標を用いて, おそらく正しいプログラムと 5つの欠陥プログラムを MNIST, CIFAR-10 の 2 つのデータセットと 5 つのモデルにおいて対照実験を行った結果, 正しいプログラムと欠陥プログラムとで指標に違いが見られ, 重みの歪みを示す指標として有効であることが分かった. 
(英) In recent years, the quality issue of machine learning software has become an important concern. When considering the quality of machine learning software, the standard evaluation method is to examine the performance of a deep learning model against a test dataset. In this paper, we assume that flaws in training programs, which is the root cause, appear as distortion of weights in trained CNN models, and evaluated the distortion of weights by a new proposed index using distribution of active neurons and NC (Neuron Coverage), where NC indicates the coverage of active neurons in the model. Using these indices, we conducted comparative experiments on probably correct programs and five defective programs in two datasets and five models and found that the indices were different between correct programs and defective programs, indicating that the indices are effective as an indicator of weight distortion.
キーワード (和) 畳み込みニューラルネットワーク / ニューロン・カバレッジ / 訓練学習プログラム / / / / /  
(英) CNN / Neuron Coverage / Learning Program / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 225, SS2022-26, pp. 23-28, 2022年10月.
資料番号 SS2022-26 
発行日 2022-10-18 (SS, DC) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SS2022-26 DC2022-32

研究会情報
研究会 DC SS  
開催期間 2022-10-25 - 2022-10-25 
開催地(和) コラッセふくしま 
開催地(英)  
テーマ(和) ディペンダブルコンピューティング,ソフトウェアサイエンスおよび一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SS 
会議コード 2022-10-DC-SS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における学習プログラムの欠陥とモデルの歪みの関係性 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Relationship between the Defects in Learning Programs and the Model Distortion on the Convolutional Neural Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / CNN  
キーワード(2)(和/英) ニューロン・カバレッジ / Neuron Coverage  
キーワード(3)(和/英) 訓練学習プログラム / Learning Program  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 土屋 拓実 / Takumi Tsuchiya / ツチヤ タクミ
第1著者 所属(和/英) 信州大学 (略称: 信州大)
Shinshu University (略称: Shinshu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡野 浩三 / Kozo Okano / オカノ コウゾウ
第2著者 所属(和/英) 信州大学 (略称: 信州大)
Shinshu University (略称: Shinshu Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小形 真平 / Shinpei Ogata / オガタ シンペイ
第3著者 所属(和/英) 信州大学 (略称: 信州大)
Shinshu University (略称: Shinshu Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 中島 震 / Shin Nakajima / ナカジマ シン
第4著者 所属(和/英) 国立情報学研究所 (略称: NII)
National Institute of Informatics (略称: NII)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-10-25 14:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SS 
資料番号 SS2022-26, DC2022-32 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.225(SS), no.226(DC) 
ページ範囲 pp.23-28 
ページ数
発行日 2022-10-18 (SS, DC) 


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