Reliability analysis of neural networks in heterogeneous systems

Abstract

Neste trabalho é realizada uma avaliação experimental e analítica de duas redes neurais do estado-da-arte, para regressão linear e reconhecimento de padrões (Multi-Layer Perceptron e Single-Layer Perceptron) implementadas em um System on Chip composto por uma FPGA e um microprocessador. Experimentos utilizando um raio controlado de íons pesados mostram que, para ambas as redes, apenas uma porção pequena dos erros observados na saída de fato afeta a corretude da aplicação. Foram identificadas as causas dos erros críticos através de injeção de falhas, e descobriu-se que falhas nas camadas ocultas das redes são têm maior probabilidade de afetarem o resultado.