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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

发明专利有效专利

申请号：
CN201910263676.2
IPC分类号：G06F11/36;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08
申请日期：
2019-04-01
申请人：
南京邮电大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	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
申请号	CN201910263676.2	申请日期	2019-04-01
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-10-18	公开/公告号	CN110347579A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F11/36 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F11/00 错误检测；错误校正；监控（在基于记录载体和传感器之间的相对运动而实现的信息存储中的错误检测、校正或监控所用的方法或装置入 G11B 20/18；监控，即，监控记录或重现的进程入G11B 27/36；静态存储中所用的方法或装置入G11C29/00）〔1，4，2006.01〕 G06F11/36 通过软件的测试或调试防止错误〔7〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;1;/;3;6;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;6;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	南京邮电大学	申请人地址	江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京邮电大学	当前权利人	南京邮电大学
发明人	王子元;陈炎杉
代理机构	南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙）	代理人	彭雄

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。

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