Deep Neural Networks

CAFD: Concept-Aware DNN Fault Detection using VLMs

CAFD é uma nova abordagem baseada em aprendizado para detecção de falhas em Redes Neurais Profundas (DNNs), que integra múltiplas fontes de informação para desempenho e eficiência superiores. Ela utiliza sinais baseados em modelo, características baseadas em distância e uma nova taxa de falha conceitual (CFR) derivada de Modelos de Visão-Linguagem (VLMs).