CAFD: Concept-Aware DNN Fault Detection using VLMs

CAFD es un nuevo enfoque basado en el aprendizaje para la detección de fallas en Redes Neuronales Profundas (DNN), que integra múltiples fuentes de información para un rendimiento y eficiencia superiores. Utiliza señales basadas en el modelo, características basadas en la distancia y una novedosa relación de fallos conceptuales (CFR) derivada de los Modelos de Visión-Lenguaje (VLMs).