IADT:基于解釋分析的深度神經網絡差分測試

摘要： 隨著深度神經網絡(deep neural network, DNN)的迅猛發(fā)展,其在某些特定任務上的準確性已可媲美甚至超過人類.然而, DNN與傳統軟件一樣不可避免地存在缺陷,若將帶缺陷的DNN模型應用于安全攸關的領域甚至可能引發(fā)嚴重事故,如何有效檢測缺陷DNN模型已成為亟需解決的問題.傳統的差分測試方法將測試目標在同一測試輸入下的輸出結果作為差異分析的依據.然而,即使是相同訓... （共18頁）