[论文阅读笔记二]DeepGauge: Multi-Granularity Testing Criteria for Deep Learning Systems
前情提要
论文内容介绍见论文阅读笔记一DeepGauge: Multi-Granularity Testing Criteria for Deep Learning Systems)
要点提示
有一些在读论文的时候,自己理解有所偏差,在复现论文的时候,有一些新的理解,所以打算记录下来。(以下内容仅代表个人理解,大家有不同想法可以评论交流)。
major function region和corner-case region理解
major function region和corner-case region均与训练集相关,待测试模型的每个神经元有不同的major function region和corner-case region。值为测试集输入到模型后,神经元的输出值的上界为a,下界为b,那么major function region为[b,a],corner-case region为[-∞,b]∪[a,+∞]。
Top-k Neuron Coverage和Top-k Neuron Patterns区别
- Top-k Neuron Coverage指测试集输入到待测试模型之后,每层的前top-k神经元组成的集合的大小比所有的神经元。是整体看法。
- Top-k Neuron Patterns指测试集在待测试