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深層学習(DL)は、多くの最先端のアプリケーション分野で競争力のある知能と大きな成功を収めてきた。GPU搭載サーバー/クラウドから小型デバイス(携帯電話など)へのDLシステムの導入と適用の需要が急増している。しかし、DLシステムを小型デバイスに効果的に移行して展開することは非常に困難であり、現在、DLシステムの展開に対して品質保証の手法がまだ欠けている。
本研究では、深層学習(DL)システム展開の品質保証のための自動差動テストフレームワーク (Differential Testing Framework)を構築することを目的としている。この研究は当初研究計画に従って、順調に目標に完成した。
具体的には、(i) 多様的なDLシステム展開中の品質を評価するための差動テスト基準の設計した；DLシステム展開中に導入されたソフトウェアの欠陥を検出するための自動的な差動テストフレームワークの開発した；(ii)実用的な小型モバイル機器や組込みシステムにお ける提案手法の系統的評価となっている。本研究の進展により、(iii)DLシステム展開中の品質保証環境が整い、より信頼性の高いDLシステム展開プ ロセスを支援することが検証されました。本件研究結果はこれからも大規模DLシステム開発と展開の段階、さらに実際の応用に役に立つことが期待できる。
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