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深度神经网络模型覆盖标准与模型质量之间的相关性( Correlations between deep neural network model coverage criteria and model quality )
S Yan G Tao X Liu J Zhai S Ma L Xu X Zhang
受在软件测试中使用代码复盖率作为指导的巨大成功的启发，许多神经网络复盖率准则被提出来指导神经网络模型的测试（例如，在对抗性攻击下的模型准确性）。然而，尽管代码复盖率和软件质量之间的单调关系得到了软件工程中许多开创性研究的支持，但神经网络模型复盖率和模型质量之间是否存在类似的单调性仍然很不清楚。本文试图回答这一问题。具体而言,本文研究了DNN模型质量与覆盖准则之间的相关性,覆盖引导的对抗性样本生成方法与基于梯度体面的方法相比的效果,基于覆盖的再训练方法与现有对抗性训练方法相比的有效性,以及覆盖准则之间的内在联系。
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