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基于神经元输出行为模式的深度学习测试用例的选择方法

摘要

本发明公开了一种基于神经元输出行为模式的深度学习测试用例的选择方法,包括下列步骤:1)获取对抗样本的神经元输出行为的行为模式。2)计算每一条测试用例的神经元输出行为与对抗样本神经元输出行为的行为模式的距离。3)根据距离对测试用例集进行优先级排序。本发明可以尽早的在测试用例集中找到对抗本,对测试用例进行优先级排序提高了测试效率。

著录项

  • 公开/公告号CN110347579B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201910263676.2

  • 发明设计人 王子元;陈炎杉;

    申请日2019-04-01

  • 分类号G06F11/36(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/06(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人彭雄

  • 地址 210000 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2022-08-23 13:12:34

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