@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225525,
 author = {本多, 佑成 and 増田, 豊 and 石原, 亨},
 issue = {18},
 month = {Mar},
 note = {近似コンピューティング (Approximate Computing; AC) は，一定の計算誤差が許容されるアプリケーションにおいて，計算方法に近似を導入するコンピューティングパラダイムである．機械学習や画像処理などの応用分野において，消費電力や回路面積を削減できる技術として特に有望視されている．本研究では，「計算結果の品質 (例．画像処理アプリケーションにおける画質) に対する制約を AC が違反させないか検証すること」を品質検証と定義し，計算結果の品質 (計算品質) を違反させる入力パタンの効率的な発見を目的として，ファジングを用いた品質検証手法を提案する．提案手法の胆は，計算品質を「つまみ」とした，ファジングのフィードバックループ調整機構にある．ファジングは，「入力の変異，実行，及び，変異へのフィードバック」を繰り返す手法であり，異常動作，ならびに，想定外の計算結果を生み出すテストケースを効率的に生成できることが知られている．提案手法は，ファジングのフィードバックループに計算結果の品質を導入し，計算品質を違反させるテストケースをファジングに探索させる．フィードバックに用いる「計算品質の範囲」を調整するアルゴリズムをあわせて提案する．画像処理アルゴリズムを対象とした評価実験により，提案手法が従来のファジングテスト手法と比較して，計算品質を違反させる入力パタンを最大で 2.46 倍高速に発見できることを実験的に確認した．},
 title = {近似計算の品質検証に向けたファジングのフィードバック調整手法の一検討},
 year = {2023}
}