[发明专利]一种面向深度学习模型的测试输入选择方法在审
| 申请号： | 202010434518.1 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111737110A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 陈俊洁;吴卓;王赞;尤翰墨;闫明 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李素兰 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向深度学习模型的测试输入选择方法，步骤一，基于Keras和TensorFlow深度学习框架进行聚类特征的提取，将学习框架的最后一个神经网络隐藏层的输出作为聚类特征；步骤二、基于步骤一所提取出的聚类特征，对整个原始测试集进行聚类，以区分具有不同测试能力的测试输入；步骤三、使用MMD‑critic算法在每一簇中进行测试用例的选择，步骤四、使用Adaptive Random进行少数空间的探索。与现有技术相比，本发明实现过程简单快捷，大幅降低了测试用例标注的人工成本，提高了测试效率，有助于提升深度神经网络测试的效率，加速深度神经网络的测试。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 深度 学习 模型 测试 输入 选择 方法 | ||
【主权项】：
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