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Deep learning's fitness for purpose:A transformation problem frame's perspective

CAAI Transactions on Intelligence Technology 2023年第2期8卷 343-354页

作者： hemanth gudaparthi Nan Niu Yilong Yang Matthew Van Doren Reese Johnson Department of EECS University of CincinnatiCincinnatiOhioUSA School of Software Beihang UniversityBeijingChina Metropolitan Sewer District of Greater Cincinnati CincinnatiOhioUSA

Combined sewer overflows represent significant risks to human health as untreated water is discharged to the ***,such as the Metropolitan Sewer District of Greater Cincinnati(MSDGC),recently began collecting large amounts of water-related data and considering the adoption of deep learning(DL)solutions like recurrent neural network(RNN)for predicting overflow ***,assessing the DL's fitness for the purpose requires a systematic understanding of the problem *** this study,we propose a requirements engineering framework that uses the problem frames to identify and structure the stakeholder concerns,analyses the physical situations in which the highquality data assumptions may not hold,and derives the software testing criteria in the form of metamorphic relations that incorporate both input transformations and output *** our framework to MSDGC's overflow prediction problem enables a principled way to evaluate different RNN solutions in meeting the requirements.

关键词： deep learning deep neural networks software engineering

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