An Experience Report on Regression-Free Repair of Deep Neural Network Model
作者: Takao Nakagawa, Susumu Tokumoto, Shogo Tokui, Fuyuki Ishikawa
发布时间: 2025-03-11
来源: arxiv
研究方向: 深度学习，神经网络
主要内容
本文研究了如何在深度神经网络（DNN）模型更新过程中，通过回归控制修复技术实现无回归修复。主要针对工业系统中对DNN模型高可靠性要求，提出了一种名为NeuRecoverLite的修复方法，并进行了案例分析。
主要贡献
1. 提出了一种名为NeuRecoverLite的无回归修复技术，能够在不影响已有正确案例的前提下修复DNN模型。
2. 通过案例研究表明，NeuRecoverLite能够有效地抑制回归，并在特定情况下实现无回归修复。
3. 分析了影响修复效果的因素，包括超参数设置、数据特征等，为实际应用提供了参考。
4. 提出了未来研究方向，包括提高修复数量、扩展应用范围等。
研究方法
1. NeuRecoverLite技术：包括故障定位和粒子群优化两个阶段。
2. 故障定位：通过计算权重对失败数据和通过数据的反向影响和正向影响，识别出需要修复的权重。
3. 粒子群优化：利用粒子群优化算法优化识别出的权重，以减少错误并防止回归。
4. 案例分析：使用Fujitsu收集的汽车图像数据，构建了DNN模型，并尝试使用NeuRecoverLite进行无回归修复。
实验结果
实验结果表明，NeuRecoverLite能够有效地抑制回归，并在特定情况下实现无回归修复。不同超参数设置对修复效果有显著影响，需要根据具体情况进行调整。
未来工作
未来工作包括提高修复数量、扩展应用范围、减少超参数数量等。此外，还需要考虑修复技术的可扩展性和鲁棒性，以满足实际应用的需求。