一种基于变异策略的深度学习输入集优先级测试方法

摘要

本发明公开了一种基于变异策略的深度学习输入集优先级测试方法，本发明方法采集原始图像数据集与测试输入数据集，并预训练深度学习模型，通过对原始样本的变异或对原始模型的变异，通过变异样本对于原始模型的预测输出置信度或原始样本对于变异模型的预测输出置信度，计算优先级值来实现对输入样本集合的优先级从小到大排序。本发明方法具有良好的适用性，能够有效的对测试级进行优先排序，能在短时间内筛选出最可能导致模型出现潜在错误的样本。