CAFD: Concept-Aware DNN Fault Detection using VLMs

CAFD est une nouvelle approche basée sur l'apprentissage pour la détection de défauts dans les Réseaux Neuronaux Profonds (DNN), intégrant plusieurs sources d'information pour des performances et une efficacité supérieures. Elle utilise des signaux basés sur le modèle, des caractéristiques basées sur la distance et un nouveau ratio de défaillance conceptuelle (CFR) dérivé des Modèles de Vision-Langage (VLMs).