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Metric Learning Improves the Ability of combinatorial coverage Metrics to Anticipate Classification Error 16

Metric Learning Improves the Ability of Combinatorial Covera...

引用

16th IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST)

作者： Cody, Tyler Freeman, Laura Virginia Tech Natl Secur Inst Arlington VA 22203 USA

ISBN: (纸本)9798350333350

Machine learning models are increasingly used in practice. However, many machine learning methods are sensitive to test or operational data that is dissimilar to training data. Out-of-distribution (OOD) data is known to increase the probability of error and research into metrics that identify what dissimilarities in data affect model performance is on-going. Recently, combinatorial coverage metrics have been explored in the literature as an alternative to distribution-based metrics. Results show that coverage metrics can correlate with classification error. However, other results show that the utility of coverage metrics is highly dataset-dependent. In this paper, we show that this datasetdependence can be alleviated with metric learning, a machine learning technique for learning latent spaces where data from different classes is further apart. In a study of 6 open-source datasets, we find that metric learning increased the difference between set-difference coverage metrics (SDCCMs) calculated on correctly and incorrectly classified data, thereby demonstrating that metric learning improves the ability of SDCCMs to anticipate classification error. Paired t-tests validate the statistical significance of our findings. Overall, we conclude that metric learning improves the ability of coverage metrics to anticipate classifier error and identify when OOD data is likely to degrade model performance.

关键词： terms combinatorial coverage combinatorial testing machine learning out-of-distribution (OOD)

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