摘要：
## Abstract 本文: DeepPERF Github: https://dlperf.github.io/ 对象：TensorFlow, Keras Task: 1. characterize symptoms, root causes, and introducing and expos 阅读全文
Proj CDeepFuzz Paper Reading: A Brief Introduction to Automatic Differentiation for Machine Learning
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## Abstract 本文：描述AD, its motivations, implementation approaches, dataflow programming, example programs with Tensorflow and PyTorch ## 1. Intro ## 2. 阅读全文
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## Abstract 背景： 1. AD涉及computational fluid dynamics, atmospheric sciences, engineering design optimization 2. AD与DL长时间并不相互交流，直到dynamic computational g 阅读全文
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## Abstract 背景：在architecture level detecting bugs获利更高 本文：DEBAR Github: https://github.com/ForeverZyh/DEBAR Task: static analysis of neural architectur 阅读全文
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## Abstract 本文: Pythia Task: use static analysis to track the shapes of tensors across Python library class and warns of several possible mismatches M 阅读全文
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## Abstract 本文：review on autoML emphasis on unsupervised anomaly detection ## 1. Intro ## 2. AutoML ### 2.1 Challenges ### 2.2 Model generation ## 3. 阅读全文
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## Abstract 背景：由于收集到的数据，模型会学习到对性别、职业、国籍、种族的偏见，需要发现这些fairness bugs 本文：BiasFinder Task: Discover fairness bugs in the Sentiment Analysis System via Meta 阅读全文
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## Abstract 背景：关于test RNN-based stateful system的研究较少 本文：DeepStellar Method: 1. model RNN as an abstract state transition system 2. design 2 trace simi 阅读全文
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## Abstract 本文：VerifyML Task: testing ML based applications(ML based image classifier) by metamorphic testing Github: https://github.com/verml/VerifyM 阅读全文
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## Abstract 本文： 1. 分析DL Library中的错误，给出了2个研究问题的答案 1. RQ1: TensorFlow 中的错误有哪些症状和原因？ 2. RQ2: TensorFlow 内部的错误在哪⾥？ 2. 总结了5个发现 1. 与症状相⽐，根本原因更具决定性，因为多个根本原因主 阅读全文