nn-dependability-kit：面向安全关键自动驾驶系统的神经网络工程化工具箱
机器学习
2019-07-30 v2 机器学习
摘要
能否以类似工程师构建民用飞机软件那样的规范化方式来处理神经网络工程？我们提出 nn-dependability-kit，一个支持自动驾驶系统神经网络安全性工程的开源工具箱。nn-dependability-kit 背后的理念是采用结构化方法（通过目标结构化记号）来论证神经网络的质量。该工具特别实现了近期科学成果，包括（a）用于指示产品生命周期中不确定性已被充分消除的新型可靠性度量，（b）用于确保泛化不引发不良行为的形式化推理引擎，以及（c）用于推理运行中神经网络决策是否得到训练数据先验相似性支持的运行时监控。nn-dependability-kit 的一个专有版本已被用于提升由奥迪开发的、用于高速公路机动的三级自动驾驶组件的质量。
引用
@article{arxiv.1811.06746,
title = {nn-dependability-kit: Engineering Neural Networks for Safety-Critical Autonomous Driving Systems},
author = {Chih-Hong Cheng and Chung-Hao Huang and Georg Nührenberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.06746},
year = {2019}
}
备注
Tool available at https://github.com/dependable-ai/nn-dependability-kit