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English(EN) SENTRY: Statistical Reliability Analysis of Vision Transformers Under Soft Errors

新框架统计分析视觉 Transformer 的可靠性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 SENTRY，一个用于分析视觉 Transformer (ViTs) 在软错误下的可靠性的统计框架。该方法利用有限总体抽样理论提供正式的可靠性保证，显著降低了故障注入活动的成本。对 ViT-Tiny 和 ViT-Small 模型的评估显示，虽然很少的比特翻转会导致故障，但一旦发生，就会导致准确率急剧下降，通常集中在归一化层和特定的浮点数位。 AI

影响 为关键应用中的视觉模型可靠性提供了一种经济高效的方法。

排序理由 这是一篇详细介绍模型可靠性分析新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Pramit Kumar Bhaduri, Mahdi Taheri, Samira Nazari, Maksim Jenihhin, Christian Herglotz, Michael Hubner ·

    SENTRY：软错误下视觉 Transformer 的统计可靠性分析

    arXiv:2606.07620v1 Announce Type: cross Abstract: With the growth of Vision Transformers in safety-critical domains like autonomous systems and medical imaging, ensuring their reliability against soft errors is paramount. While ViTs offer state-of-the-art accuracy, their massive …

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