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本周阅读了论文《A Comprehensive Study on Deep Learning Bug Characteristics》，以下总结论文要点。

研究数据来源：

  • 来自Stack Overflow的高质量帖子：可以了解开发人员在使用深度学习库构建软件时遇到的错误。
  • Github关于5个深度学习库（Caffe, Keras, Tensorflow, Theano, Torch）的错误修复提交：可以了解在开源软件中发现并修复的错误。

问题：

RQ1（bug类型）：哪些类型的bug更常见？

RQ2（根本原因）：bug的根本原因？

RQ3（bug影响）：bug的主要影响？

RQ4（bug易发阶段）：哪些深度学习流程阶段更容易受到bug的影响？

RQ5（共性）：这些bug遵循共同的模式吗？

RQ6（bug进化）：bug模式如何随着时间推移而改变？

结论：

  • 大多数深度学习错误是数据错误和逻辑错误；
  • 其主要根源是错误的模型参数（IPS）和结构低效（SI）；
  • 大多数错误发生在深度学习流程的数据准备阶段；
  • 错误的分布和反模式之间存在很强相关性。

方法：

数据收集-分类-为bug贴标签-bug分类（API bug、coding bug、data bug、structural bug、non model structural bug）-bug根本原因分类（API间不兼容、缺少类型检查、API改变、API误用、与计算模型混淆、错误的模型参数或结构、其他、结构低效、未对齐张量[UT]、文档错误）-bug造成的影响分类（表现不佳、崩溃、数据冲突、挂起、功能不正确、内存越界）

RQ1：

实验结果：

1. data bug出现得最频繁

2. caffe的structural logic bug占比最高

3. torch、keras、tf的API bug频率较高

4. 所有错误类型在所有5个库的GitHub和Stack Overflow中都有类似的模式

RQ2：

实验结果：

5. IPS是最常见的根本原因

6. keras、caffe的SI多

7. UT是torch最主要的bug原因

8. theano有30%的bug源自缺少类型检查

9. tf和keras分别有9%和7%的bug源自API改变

10. 除API误用外，所有其他bug根本原因在Github和Stack Overflow中都有相似的模式

11. 在与模型相关的bug中，SI和IPS占比显著

RQ3：

实验结果：

12. 绝大部分bug导致崩溃

13. 在5个库中都有一定比例的bug导致表现不佳

14. 也有一定比例的bug导致功能不正确

15. GitHub和Stack Overflow中的bug影响相同

RQ4：

实验结果：

16. 绝大多数bug发生在数据准备阶段

17. 其次是训练阶段

18. 再其次是选择模型阶段

RQ5：

实验结果：在错误类型方面，库之间有接近1的强相关系数存在，而caffe与其他库相关性非常弱。19. tf和keras的反模式分布相似，而torch不相似

RQ6：

实验结果：

20. keras、caffe、tf中structural logic bug呈增长趋势

21. 自2015年来，data bug缓慢下降（除torch外）

本文标签： 缺陷深度特征

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