[发明专利]基于有导向模型变异的深度学习库测试方法有效
| 申请号： | 202011153213.X | 申请日： | 2020-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN112183749B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 陈俊洁;闫明;王赞;刘爽;张栋迪 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/0464;G06N3/126 |
| 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： | 本发明公开了一种基于有导向模型变异的深度学习库测试方法，该方法的技术方案包括三点：(1)模型变异规则；(2)基于启发式搜索策略的变异模型生成；(3)基于差异测试的深度学习库测试预言进行不一致性缺陷计算、缺陷定位。本发明首次利用模型变异和启发式搜索策略有导向地生成大量结构不同的深度学习模型，利用差异测试的思想来对深度学习库进行测试，实现了新颖的深度学习库测试技术LEMON。与现有技术相比，本发明能够为揭露DL库的缺陷提供助益。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 导向 模型 变异 深度 学习 测试 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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