深層学習モデルのテスト適合性を一本化評価する基盤「ADEPT」
arXiv cs.LG ・ 2026-08-12
原題: ADEPT: A Unified Framework for Deep Learning Test Adequacy
AI による要約
深層学習モデルのテスト適合性指標を一貫して評価できるフレームワーク「ADEPT」が開発された。ニューロン活性化挙動や境界被覆率、入力分布カバレッジなど、従来個別に実装されていた複数の検証手法を共通のワークフローに統合する。評価手法間の統一的な比較を可能にし、研究と実務の双方でモデルの安全性検証を円滑化する。
この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は 元記事（arXiv cs.LG）をご確認ください。