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深度神经网络的测试输入选择与度量标准研究综述
被引量：
1
1
作者
严荭
杨丰玉
+2 位作者
钟依慧
熊宇
陈雨安
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第6期27-42,共16页
随着深度神经网络在各个领域受到广泛应用,对其进行测试评估并确保其安全性显得尤为重要。测试输入选择方法可以帮助在测试数据集规模较大且标注成本较高的情况下,对测试样本进行选择与排序,以提高测试效率和测试覆盖率。为了深入了解...
随着深度神经网络在各个领域受到广泛应用,对其进行测试评估并确保其安全性显得尤为重要。测试输入选择方法可以帮助在测试数据集规模较大且标注成本较高的情况下,对测试样本进行选择与排序,以提高测试效率和测试覆盖率。为了深入了解深度神经网络测试输入选择领域的研究进展,对近5年来91篇相关领域的学术论文进行了系统梳理。介绍了深度神经网络测试的基本概念和流程,包括深度学习系统的构建、测试输入的选择和测试结果的评估;概括分析了各种度量标准和测试输入选择方法的适用场景与不足之处,以及彼此之间的相互联系。最后,指出了当前深度神经网络测试输入选择与评估工作面临的挑战和机遇。
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关键词
深度神经网络测试
测试输入度量标准
测试输入选择
测试输入优先级
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题名
深度神经网络的测试输入选择与度量标准研究综述
被引量：
1
1
作者
严荭
杨丰玉
钟依慧
熊宇
陈雨安
机构
南昌航空大学数据科学与技术系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第6期27-42,共16页
基金
江西省重点研发计划项目(20202BBEL53002)
江西省自然科学基金(20212BAB212009)
江西省研究生创新专项资金(YC2022-s766)。
文摘
随着深度神经网络在各个领域受到广泛应用,对其进行测试评估并确保其安全性显得尤为重要。测试输入选择方法可以帮助在测试数据集规模较大且标注成本较高的情况下,对测试样本进行选择与排序,以提高测试效率和测试覆盖率。为了深入了解深度神经网络测试输入选择领域的研究进展,对近5年来91篇相关领域的学术论文进行了系统梳理。介绍了深度神经网络测试的基本概念和流程,包括深度学习系统的构建、测试输入的选择和测试结果的评估;概括分析了各种度量标准和测试输入选择方法的适用场景与不足之处,以及彼此之间的相互联系。最后,指出了当前深度神经网络测试输入选择与评估工作面临的挑战和机遇。
关键词
深度神经网络测试
测试输入度量标准
测试输入选择
测试输入优先级
Keywords
deep neural networks testing
test input metrics
test input selection
test input prioritization
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度神经网络的测试输入选择与度量标准研究综述
严荭
杨丰玉
钟依慧
熊宇
陈雨安
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
1
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