深度学习方法发展迅猛,已经被广泛应用于生活的方方面面。但是由于深度学习方法遵循数据驱动的范式,模型常常会学习到人类无法理解或不期待其学习到的规则,即虚假相关性,这给模型应用带来了隐患。因此,类似于传统软件,深度网络模型同样需要测试和调试。目前已有一些工作在这个方向上进行了尝试。对于模型测试主要有两类工作,借鉴软件测试中的思想将其应用于深度学习模型测试,以及从深度学习数据分布的角度生成测试集来进行测试。对于模型调试同样可以分为两类:基于数据增强的模型调试和基于改进损失的模型调试。这些工作仍然存在一些不足。模型测试方面,主要有存在两个问题:（1）缺少统一的框架体系。目前没有工作系统性地讨论虚假相关性的来源和模型测试的关系。（2）测试类型单一。现有工作对待测试的视角比较单一,没有考虑到多类型的测试。模型调试方面也有以下不足:（1）需要额外数据。多数工作都是通过数据增强来平衡数据集,这种方法会增加额外成本。（2）方法之间不够兼容。不同的方法无法相互促进,甚至存在冲突。为了解决上述问题,本文以图像识别模型为对象研究了深度网络模型的测试以及调试工作,主要内容如下:（1）基于分布迁移的图像识别算法测试研究,利用分布迁移产生分布外测试集进行模型测试和评估。当前的深度模型测试的工作本质上是研究如何生成和训练数据存在分布差异的测试集,即测试数据相比于训练数据发生分布迁移。本文首先从概率分布的角度,系统地将分布迁移分成了三种类型并构建了三组对应的分布迁移数据集。实验结果发现分布内测试下模型的性能不准确并且模型相对排名不稳定。进一步地,本文分析发现,造成分布内测试失败的原因是模型在不同的分布迁移设置下学习到的不同的虚假相关性。这个结论启发了本文的测试方案,即使用多级别多类型的分布外测试集来评估模型的性能,以及当无法显式构造分布迁移时,可以通过聚类的方式生成隐式的分布外测试集来判断模型的相对排名。（2）基于反例对比学习的图像识别算法调试研究,引入对比损失约束模型修复模型错误。由于引入额外数据会增加成本,且面临数据质量的问题,本文目标是在不引入额外数据的前提下对模型进行修复。具体来说,本文首先引入了反例的概念,并通过分析发现反例样本具有帮助模型克服虚假相关性的潜力。然后,本文提出了反例对比学习方法,通过构造正负反例样本对,约束模型对虚假相关性的学习。最后进行了定性和定量实验,实验结果表明了方法的有效性。