基于知识的深度学习版本不兼容检测
软件工程
2023-08-29 v2
摘要
在复用或复现深度学习模型与应用时会频繁出现版本不兼容问题。现有技术局限于PyPI中声明的库依赖规范。因此，这些技术无法检测由于未记录的版本约束或涉及硬件驱动程序或操作系统的问题所引起的版本问题。为应对这一挑战，我们提出利用Stack Overflow上丰富的DL版本问题讨论来促进版本不兼容检测。我们将知识提取问题重新表述为一个问答(QA)问题，并使用预训练的QA模型从在线讨论中提取版本兼容性知识。提取的知识被进一步整合为一个加权知识图，以在复用DL项目时检测潜在的版本不兼容。我们的评估结果表明：(1)我们的方法能以84%的准确率准确提取版本知识；(2)我们的方法能以高精确率(92%)准确识别10个流行DL项目中65%的已知版本问题，而两种最先进的方法分别只能以33%和17%的精确率检测这些问题的29%和6%。
引用
@article{arxiv.2308.13276,
title = {Knowledge-Based Version Incompatibility Detection for Deep Learning},
author = {Zhongkai Zhao and Bonan Kou and Mohamed Yilmaz Ibrahim and Muhao Chen and Tianyi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.13276},
year = {2023}
}
备注
12 pages, FSE 2023