Deep Neural Network Structure Selection Using Coverage Methods

이민수; 이찬근

doi:10.5626/JOK.2021.48.1.82

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이민수 (중앙대학교) 이찬근 (중앙대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.1

발행연도: 2021.1

수록면: 82 - 90 (9page)

DOI: 10.5626/JOK.2021.48.1.82

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최근 심층 신경망이 널리 보급되면서 심층 신경망을 시험 및 검증하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 이중 가장 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나는 심층 신경망을 대상으로 하는 테스트 커버리지 방법이다. 본 연구는 현재까지 발표된 다양한 테스트 커버리지 방법들을 이용하여, 학습 데이터 대비 최적의 심층 신경망 구조를 찾는데 활용할 수 있다는 새로운 아이디어를 제안한다. 이를 위해, 동일한 데이터세트로 학습된 기온 예측용 신경망 구조들 다수에 대해 테스트 커버리지를 계산하여 가장 적합한 신경망을 선택한다. 구체적으로, 제시된 방법은 1～3개의 장단기 메모리 층과 2～20개의 뉴런을 가지는 전결합 층으로 구성된 총 13개의 신경망 구조 중 최적의 심층 신경망 구조를 성공적으로 찾아낸다.

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Jie M. Zhang, Mark Harman, Lei Ma, and Yang Liu, "Machine Learning Testing: Survey, Landscapes and Horizons," IEEE Transactions on Software Engineering, pp. 1-37, Feb. 2019.

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Lei Ma, Felix Juefei-Xu, Jiyuan Sun, Chunyang Chen, Ting Su, Fuyuan Zhang, Minhui Xue, Bo Li, Li Li, Yang Liu, Jianjun Zhao, and Yadong Wang, "Deepguage: Comprehensive and multi-granularity testing criteria for gauging the robustness of deep learning systems," Proc. of the 33rd ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering (ASE), pp. 120-131, Sep. 2018.

Wei Huang, Youcheng Sun, James Sharp, Xiaowei Huang (2020, Mar 25), "Coverage Guided Testing for Recurrent Neural Networks," (2nd ed.) [Online], Available: https://arxiv.org/abs/1911.01952 Korea Meteorological Administration, "Weather Open Data Portal," [Online], Available: https://data.kma.go.kr/cmmn/main.do

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