[发明专利]面向深度学习模型的动态测试方法及其装置在审
| 申请号： | 202010600845.X | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111753986A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;邹健飞;张龙源;金海波;熊晖 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62;G06K9/00;G06F16/51 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向深度学习模型的动态测试方法，包括如下步骤：S1、获取图片数据集与深度学习模型；S2、将图片数据集划分为训练集和测试集，利用训练样本训练深度学习模型得到分类模型；S3、从测试集中随机选取图片作为测试种子样本；S4、将测试种子样本输入分类模型中，若分类模型输出的分类结果与测试种子样本的标签不一致，则将测试种子样本作为测试样本，否则进入步骤S5；S5、基于测试种子样本在分类模型中的交叉熵损失和神经元覆盖率计算梯度；S6、根据梯度上升算法修改测试种子样本；S7、循环执行步骤S4～S6，直到所有测试种子样本都成为测试样本并输出；S8、利用测试样本评判模型的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 深度 学习 模型 动态 测试 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
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