SETA：複合AIシステムのための統計的障害要因特定

要約

複数のニューラルネットワークで構成される複合AIシステムの耐性テストにおける課題を解決するフレームワーク「SETA」が提案されました。テストデータへの摂動適用を通じて、各コンポーネントのエラーを分離し、モジュール間のエラー伝播を推論します。実世界の鉄道検査システムへの適用で、エンドツーエンド指標を超えた詳細な分析が可能であることが示されました。

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