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AIの品質保証:5.ニューラルネットワークモデルのバグ限局・自動修正技術
https://doi.org/10.20729/00220265
https://doi.org/10.20729/0022026544c29824-c24b-4a2f-8ffa-9dbc8fff0d6f
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Magazine_02(1) | |||||||||||||
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公開日 | 2022-10-15 | |||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||
タイトル | AIの品質保証:5.ニューラルネットワークモデルのバグ限局・自動修正技術 | |||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||
言語 | en | |||||||||||||
タイトル | AI Quality Assurance:Fault Localization and Repair Techniques for Neural Network Models | |||||||||||||
言語 | ||||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||
主題 | 特集 | |||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||
資源タイプ | article | |||||||||||||
ID登録 | ||||||||||||||
ID登録 | 10.20729/00220265 | |||||||||||||
ID登録タイプ | JaLC | |||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
九州大学 | ||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||
九州大学 | ||||||||||||||
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九州大学 | ||||||||||||||
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九州大学 | ||||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||||
en | ||||||||||||||
Kyushu Univ. | ||||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||||
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Kyushu Univ. | ||||||||||||||
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Kyushu Univ. | ||||||||||||||
著者所属(英) | ||||||||||||||
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Kyushu Univ. | ||||||||||||||
著者名 |
石本, 優太
× 石本, 優太
× 近藤, 将成
× 亀井, 靖高
× 鵜林, 尚靖
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著者名(英) |
ISHIMOTO, Yuta
× ISHIMOTO, Yuta
× KONDO, Masanari
× KAMEI, Yasutaka
× UBAYASHI, Naoyasu
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論文抄録 | ||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
内容記述 | 近年,ニューラルネットワークモデルに対するバグの原因特定(バグ限局)やバグ修正の研究が盛んに行われている.本稿では,これらの研究のうち代表的なものをいくつか紹介する.また,これらの研究と実際の開発現場とのギャップを埋めるために解決すべき課題ついても述べる. | |||||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||
収録物識別子 | AN00116625 | |||||||||||||
書誌情報 |
情報処理 巻 63, 号 11, p. e28-e33, 発行日 2022-10-15 |
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公開者 | ||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |