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事例1 数値エラーの検出
• 要求:NaN等の値がNNの実運用時に初めて発生して異常な
振る舞いを引き起こすと危険なので、事前に見つけておきたい
• 実験:手書き数値(MNIST)の分類器にCGFを適用
• 事前訓練で validation accuracy が 98% のモデルを作っておく
• 結果
• NaN値が出力されるような入力を発見
• 10試行中10回発見
• 考察
• 勾配ベースの探索では、NaNに近づくような方法を
うまく定義できない
• ランダムサーチでは見つけることはできなかった
• 10試行中0回発見(100,000サンプル固定)
2018/11/3 XX for ML #1
論文読み会 20
入力回数
コーパスの
サイズ
1,200,000
350
10試行分の
グラフ