[发明专利]一种深度学习蜕变测试用例排序方法及计算机可读介质在审
| 申请号： | 202211344266.9 | 申请日： | 2022-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN115658515A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 谢晓园;尹鹏博;陈崧强 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F18/241;G06N3/0464;G06N3/048 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习蜕变测试用例排序方法及计算机可读介质。本发明方法首先将被测深度学习模型分为两部分。在被测深度学习模型的第一部分执行全部的蜕变测试用例对获取输出，并将每一个蜕变测试用例对所得到的神经元输出转化为分布输出，通过计算二者的分布差异得到每一个蜕变测试用例对的多样性。根据蜕变测试用例对的多样性大小进行排序得到整个蜕变测试用例对集合的执行顺序。之后根据得到的执行顺序在被测深度学习模型的第二部分执行蜕变测试用例对得到源测试用例和衍生测试用例的输出，使得更容易触发被测模型错误行为的蜕变测试用例对能够优先被执行。本发明提高了测试人员对深度学习软件进行测试的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 蜕变 测试 排序 方法 计算机 可读 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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