使用变形测试测（metamorphic testing）试您的机器学习算法

2022-12-04 14:05:25

Test your Machine Learning Algorithm with Metamorphic Testing

前言

测试机器学习和人工智能算法很困难。 事实上，一般来说，测试科学软件是很困难的，并且已经有一些关于这个更普遍主题的文献。 正如 Carver et al (2017)【1】 的介绍中所说。

科学软件的开发与更传统的商业信息系统的开发有很大不同，许多软件工程最佳实践和工具都从中汲取了灵感。 这些差异出现在软件生命周期的各个阶段……

这些差异出现在软件生命周期的以下阶段：需求、设计、编码、验证和验证以及部署。 特别是，根据 Carver 等人的说法，人们在验证和验证科学软件时通常面临的困难是：

  • 在探索新的科学或工程领域和算法时，结果通常是未知的。
  • 流行的软件工程工具通常不适用于计算科学和工程中使用的架构

事实上，机器学习和人工智能算法往往是数据科学家和研究人员探索的结果。 当生成的算法随后由工程师实施时，由于两个角色之间工作文化的差异，软件质量保证中的一些非常重要的实践通常难以实施。

The oracle problem

其中之一是oracle的问题，正如 Weyuker (1982)[2] 中广泛讨论的那样。在软件测试中，oracle 是指一种可以告诉您程序是否正常工作的机制。对于最简单的情况，oracle 可以直接将程序的输出与正确答案进行比较。更复杂的oracle可能涉及运行另一个程序来确定目标程序的输出是否正确。

对于机器学习和 AI 算法，问题在于通常没有没有人工干预的oracle。以图像识别为例。解决图像识别问题的常用方法是通过监督机器学习。这通常首先策划一个正确标记的图像数据集以进行训练和验证，这本身就是通过人工干预为开发中的软件模型引入oracle的一种方式。这意味着对模型进行的测试范围将受到人类努力的限制，扩展测试用例，例如通过在线测试显着增加抽样规模和品种，将是一个问题。

已经提出了几种缓解oracle的问题的方法，包括使用pseudo-oracle （伪oracle）和变形测试（metamorphic testing），我们将在本文后面讨论。

pseudo-oracle，由 Davis 和 Weyuker (1981)[3] 提出，意味着我们可以有多个实现来解决相同的问题，相互验证。 比较所有实现的输出，如果其中之一不同，则可能表明该算法存在一些错误。 例如，在机器学习中，过滤对抗样本的方法之一是比较模型的输出有无特征压缩。 这是伪orcale在线测试监督机器学习模型的应用程序。

下面我们将讨论由 Chen 等人 (1998)[4] 提出的变形测试。 我们将首先介绍变形测试作为软件测试中的通用工具包的概念，然后解释一些关于将变形测试应用于机器学习软件的研究。

Metamorphic testing

变形测试是一种缓解预言机问题的软件测试方法。这个想法很简单：即使我们不知道单个输入的正确输出，我们仍然可能知道多个输入的输出之间的关系，特别是如果输入本身是相关的。我们可以在软件中查看这些关系，称为变形关系。如果它们不成立，则肯定表明该软件存在某些缺陷。

自从近 20 年前首次发表以来，变形测试已经显示出许多有希望的结果，并在 GCC 和 LLVM 等流行软件中检测到许多缺陷[5]。这些成功案例收集在 Chen 等人 (2017)[6] 的评论文章中。

Chen et al (1998) 给出的一个例子是测试给定路径是否是无向加权图中的最短路径。这是软件测试中的一个典型案例，当图很复杂时，求助于预言机的成本会很高。如果 (x, v1, …, vN, y) 是建议的 x 和 y 之间长度为 p 的最短路径，Chen 等人建议对该算法进行一些后续测试，其中包括：

  • 找出 y 和 x 之间的最短路径（反向），并验证长度也是 p。
  • 找出 x 和 vK 之间以及 vK 和 y 之间的最短路径。 对于介于 1 和 N 之间的任何 K，验证两条路径的长度总和也是 p。

正式地说，假设 f 是我们正在测试的软件，我们有一个输入 x 和输出 f(x)。 我们没有 f(x) 的预言机，因此验证这个单一的测试用例会很困难。 然而，基于变形关系的已知变换 T 可以应用于 x 以生成后续测试用例 T(x)。 我们可以计算出 f(T(x))，然后通过使用变形关系从已知的 f(x) 构造一个预言机 T’(f(x)) 来验证它。 在上面最短路径问题的例子中，已知的结果长度 p 成为了两类后续测试用例的预言机。

Metamorphic testing on machine learning classifiers

Xie et al (2011)[7] 提出将变形测试应用于机器学习分类器。 他们在 Weka 3.5.7 版上进行了测试，以 k-最近邻 (kNN) 和朴素贝叶斯分类器 (NBC) 的实现为例。 他们在 kNN 实现中发现了一些意想不到的假设，在 NBC 的情况下，发现了一些错误。

他们还将交叉验证（数据科学中的常见做法）与使用突变分析的变形测试的性能进行了比较。 换句话说，他们故意改变算法的实现来注入错误，然后使用交叉验证和变形测试来查看是否检测到错误。 事实证明，有一些常见的编程错误很难通过交叉验证检测到，但可以通过变形测试检测到。

Xie等人使用的变形关系是Murphy等人（2008）[8]提出的关系的一个子集，包括：

  • MR-0: Consistence with affine transformation
  • MR-1.1: Permutation of class labels
  • MR-1.2: Permutation of the attribute
  • MR-2.1: Addition of uninformative attributes
  • MR-2.2: Addition of informative attributes
  • MR-3.1: Consistence with re-prediction
  • MR-3.2: Additional training sample
  • MR-4.1: Addition of classes by duplicating samples
  • MR-4.2: Addition of classes by re-labeling samples
  • MR-5.1: Removal of classes
  • MR-5.2: Removal of samples
    这些是程序输出之间的直观关系。

Conclusion

关于将变形测试应用于最近开发的机器学习和人工智能算法，尤其是基于神经网络的深度学习模型的报道并不多。 但是，我们相信这是验证机器学习软件的一种很有前途的方法。 配备了更多领域特定的变形关系，变形测试提供了大量的测试样本来检查实现。 除了针对策划的数据集进行交叉验证之外，这可能是测试软件的好方法。

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Compiler Validation via Equivalence Modulo Inputs

原文链接

参考文献

  1. J. Carver, N. P. C. Hong, and G. K. Thiruvathukal, Eds., Software engineering for science. Boca Raton: Taylor & Francis, CRC Press, 2017.
  2. E. J. Weyuker, “On testing non-testable programs,” The Computer Journal, vol. 25, no. 4, pp. 465–470, 1982. ↩
  3. M. D. Davis and E. J. Weyuker, “Pseudo-oracles for Non-testable Programs,” in Proceedings of the ACM ’81 Conference, New York, NY, USA, 1981, pp. 254–257. ↩
  4. T. Y. Chen, S. C. Cheung, and S. M. Yiu, “Metamorphic testing: a new approach for generating next test cases,” Technical Report HKUST-CS98-01, Department of Computer Science, * University of Science and Technology, *, 1998. ↩
  5. V. Le, M. Afshari, and Z. Su, “Compiler Validation via Equivalence Modulo Inputs,” in Proceedings of the 35th ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation, New York, NY, USA, 2014, pp. 216–226. ↩
  6. T. Y. Chen et al., “Metamorphic Testing: A Review of Challenges and Opportunities,” 2017. ↩ X. Xie, J. W. K. Ho, C. Murphy, G. Kaiser, B. Xu, and T. Y. Chen,
  7. “Testing and validating machine learning classifiers by metamorphic testing,” Journal of Systems and Software, vol. 84, no. 4, pp. 544–558, Apr.2011. ↩
  8. C. Murphy, G. E. Kaiser, L. Hu, and L. Wu, “Properties of Machine Learning Applications for Use in Metamorphic Testing,” in SEKE, 2008, vol. 8, pp. 867–872. ↩
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