【摘 要】
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深度学习技术在近些年来发展迅速,而使用深度学习技术开发的系统在各个领域被广泛应用并表现出优秀的能力。但是深度学习系统中可能存在一些缺陷,这些缺陷会使深度学习系统在某些输入下作出错误决策,导致严重后果。因此,深度学习系统的测试受到越来越多的关注。深度学习系统可被分为深度学习模型和深度学习库两部分,目前大部分深度学习测试的研究针对的是深度学习模型,很少有研究针对深度学习库进行测试。由于深度学习库被众多
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深度学习技术在近些年来发展迅速,而使用深度学习技术开发的系统在各个领域被广泛应用并表现出优秀的能力。但是深度学习系统中可能存在一些缺陷,这些缺陷会使深度学习系统在某些输入下作出错误决策,导致严重后果。因此,深度学习系统的测试受到越来越多的关注。深度学习系统可被分为深度学习模型和深度学习库两部分,目前大部分深度学习测试的研究针对的是深度学习模型,很少有研究针对深度学习库进行测试。由于深度学习库被众多深度学习模型调用,深度学习库中的缺陷可能会产生非常严重的后果。因此对深度学习库的测试进行研究具有重要意义。本文提出了一种基于差异测试与变异测试的深度学习库测试方法。本文应用差异测试,通过比较深度学习模型在不同深度学习库下的表现是否一致判断模型表现是否符合预期,从而通过发现深度学习库间的不一致定位到深度学习库的缺陷。本文应用变异测试,在已有的深度学习模型基础上变异生成大量模型用于深度学习库的测试,提升了对深度学习库的测试充分性。同时本文提出一种启发式逻辑指导变异时的模型生成,从而增加发现深度学习库中缺陷的效率。在实验中,本文提出的方法检测到了多个最新版本的深度学习库中共11个缺陷。实验结果表明本文提出的方法具有很强的检测深度学习库缺陷的能力,同时能够发现很多深度学习库间不一致和深度学习库中的缺陷。
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