ML4ML:机器学习模型的自动化不变性测试
机器学习
2022-07-04 v2
摘要
在机器学习(ML)工作流中，确定ML模型的不变性特质是一项常见的测试流程。传统上，不变性特质使用基于简单公式的评分（如准确率）进行评估。在本文中，我们表明测试ML模型的不变性特质可能产生无法用简单公式分类的复杂视觉模式。为了通过分析此类视觉模式并利用其他ML模型自动测试ML模型，我们提出一个适用于多种不变性特质的系统化框架。我们通过为一组神经网络开发用于确定旋转、亮度和尺寸方差的ML4ML模型（评估器）来展示该框架的有效性与可行性。我们的测试结果表明，训练后的ML4ML评估器能以足够的准确率执行此类分析任务。
引用
@article{arxiv.2109.12926,
title = {ML4ML: Automated Invariance Testing for Machine Learning Models},
author = {Zukang Liao and Pengfei Zhang and Min Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.12926},
year = {2022}
}
备注
Published at IEEE AITEST 2022