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深度基尼:优先进行大规模测试，以增强深度神经网络的鲁棒性( DeepGini: prioritizing massive tests to enhance the robustness of deep neural networks )
Y Feng Q Shi X Gao J Wan C Fang Z Chen
为了解决这个问题，我们提出了DeepGini，这是一种基于DNN统计观点设计的测试优先级排序技术。这样的统计观点允许我们将测量错误分类概率的问题减少到测量集合杂质的问题，这允许我们快速识别可能错误分类的测试。为了进行评估，我们对流行的数据集和流行的DNN模型进行了广泛的实证研究。实验结果表明，DeepGini在测试的有效性和效率方面优于现有的基于覆盖的测试优先级排序技术。同时，我们观察到DeepGini优先级在前面的测试比基于覆盖的测试更有效地提高了DNN的质量。
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