Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/92519
Title: Resilient Artificial Neural Networks
Other Titles: Redes Neurais Artificiais Resilientes
Authors: Amaro, Luís Alberto Pires
Orientador: Lourenço, Nuno António Marques
Barbosa, Raul André Brajczewski
Keywords: Redes Neurais Artificiais; Dropout; Stimulated Dropout; Injeção de Falhas de Hardware; Silent Data Corruption; Artificial Neural Networks; Dropout; Stimulated Dropout; Hardware Fault Injection; Silent Data Corruption
Issue Date: 17-Sep-2020
Serial title, monograph or event: Resilient Artificial Neural Networks
Place of publication or event: DEI-FCTUC
Abstract: Diariamente estamos dependentes de Redes Neurais Artificiais para resolver problemas complexos. Estas estão persentes na tecnologia que é crucial para a nossa sociedade no presente, tal como deteção de fraude de cartão de crédito, dispositivos médicos e estarão presentes em tecnologia que será crucial para a nossa sociedade no futuro, como por exemplo, veículos autônomos. Redes Neurais Artificiais são parte de Sistemas Críticos de Segurança, sistemas esses que têm várias vidas humanas que dependem deles. Um sistema é considerado crítico de segurança se em casa de falha levar à perda de vidas ou causar danos substanciais tanto em propriedades como no ambiente. Atualmente, há um grande número de Sistemas Críticos de Segurança, que dependem de Redes Neurais Artificiais. Por este motivo, é fundamental garantir que estas tenham um nível de robustez/resiliência adequado ao facto de existirem vidas humanas que dependem dos resultados produzidos por estes sistemas. Neste trabalho, temos dois objetivos principais. O primeiro é estudar o impacto que a técnica de Dropout tem na resiliência/robustez das Redes Neurais Artificiais. O segundo é desenvolver uma nova técnica e estudar o impacto que esta tem na resiliência/robustez das Redes Neurais Artificiais. A nova técnica é chamada de Stimulated Dropout. De forma a atingir os objetivos propostos, foram treinadas várias redes neurais com diferentes probabilidades de Dropout e Stimulated Dropout. As redes foram treinadas e testadas usando duas base de dados diferentes. Durante os testes das redes neurais iremos realizar bitflips na memória, e de forma a entender o impacto de ambas as técnicas na resiliência das Redes Neurais Artificiais, os resultados foram analisados usando três parâmetros, o número de Silent Data Corruptions (SDCs), accuracy e o tempo de treino. Os resultados mostram que o número de SDCs vai decrescer em redes treinadas com Dropout e Stimulated Dropout. Na base de dados Mnist, quando temos uma rede treinada sem nenhuma das técnicas, temos uma percentagem de SDCs de 6.77%, enquanto que com uma probabilidade de dropout de 80%, a percentagem é de 3.76%, cerca de 45% a menos. No caso do Stimulated Dropout, a menor percentagem de SDCs ocore quando temos uma probabilidade de 20%, onde temos uma percentagem de SDCs de 5.15%, cerca de 24% a menos. Quanto a base de dados Fashion Mnist, quando temos uma rede treinada sem nenhuma das técnicas, temos umas percentagem de SDCs de 7.93%, enquanto que com uma probabilidade de 80%, temos umas percentagem de 4.8%, cerca de 46% menos. No caso do Stimulated Dropout, a menor percentagem de SDCs ocorre quanto temos uma probabilidade de 50%, onde temos uma percentagem de SDCs de 4.22%, cerca de 47% menos .No caso do Dropout, observamos que existe um tradeoff entre a accuracy e o número de SDCs. Isto porque, o menor número de SDCs em ambas as bases de dados acontece quando temos uma probabilidade de dropoutde 80%, sendo que aaccuracy decresce à medida que a probabilidade de dropout aumenta. Relativamente ao Stimulated Dropout, observamos um tradeoff entre o tempo de treino e o número de SDCs. Isto porque, o tempo de treino das redes treinadas com diferentes probabilidade de stimulated dropout é consideravelmente maior do que o tempo de treino da rede treinada sem nenhuma das técnicas.
Artificial Neural Networks (ANNs) are used daily to help humans solve complex problemsin real-life situations. They are present in technology that is key to our society in the present, such as Credit card fraud detection, medical devices, and they will be presentin technology that will be key to our society in the future, such as Autonomous Vehicles (AV). A system is considered safety-critical if in case of failure leads to a loss of life or substantial damage both in property or environment. There are currently a large number of Safety-Critical Systems (SCSs) that rely on ANNs. For this reason it is crucial to ensure that the ANNs have a level of robustness/resilience adequate to the fact that there are human lives that depend on the results produced by them. In this work we have two main objectives. The first one is to study the impact that the Dropout technique has on the resilience/robustness of ANNs. The second one is to develop a new technique and study its impact on the resilience/robustness of ANNs. The new technique is named Stimulated Dropout. To achieve these goals we are going to trainmultiple neural networks with different dropout and stimulated dropout probabilities. The networks were trained and tested using two different databases. During the tests of these neural networks we will perform memory bitflips, and to understand the impact of both techniques in the resilience of ANNs, the results were analyzed using three parameters, the number of SDCs, accuracy, and training time. Our results show that adding Dropout and Stimulated Dropout to the the neural networks will decrease the number of SDCs, which means that both techniques have a positive impact on the resilience/robustness of ANNs. For the Mnist database, when we have a network trained without any of the techniques, we have a percentage of SDCs of 6.77%, whereas with a dropout probability of 80% the percentage of SDCs will be 3.76%, about 45% less. While in the case of the Stimulated Dropout, the lowest percentage of SDCs happens when we have a probability of 20%, where we have a percentage of SDCs of 5.15% about 24% less. As for the Fashion Mnist database, when we have a network trained without any of the techniques, we have a percentage of SDCs of 7.93%, whereas with a dropout probability of 80%, we have a percentage of 4.8%, about 46% less. While in the case of the Stimulated Dropout, the lowest percentage of SDCs happens when we have a probability of 50%, where we have a percentage of SDCs of 4.22%, about 47% less. In the case of Dropout, we observed that there is a tradeoff between the accuracy and the number of SDCs. This because, the lowest number of SDCs in both databases happens when we have a dropout probability of 80%, and if we compare the accuracy of the different dropout probabilities, we can see that the accuracy decreases as the dropout probability increases. Regarding the Stimulated Dropout, we observed that there is a tradeoff between the training time and the number of SDCs. This because, the training time of the networks trained with different stimulated dropout probabilities is far higher that the training time of the network trained without any of the techniques.
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/92519
Rights: openAccess
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