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随着深度学习技术的快速发展,对其质量保障的研究也逐步增多.传感器等技术的迅速发展,使得收集测试数据变得不再困难,但对收集到的数据进行标记却需要花费高昂的代价.已有工作尝试从原始测试集中筛选出一个测试子集以降低标记成本,这些测试子集保证了与原始测试集具有相近的整体准确率(即待测深度学习模型在测试集全体测试输入上的准确率),但却不能保证在其他测试性质上与原始测试集相近.例如,不能充分覆盖原始测试集中各个类别的测试输入.提出了一种基于多目标优化的深度学习测试输入选择方法 DMOS(deep multi-objectiveselection),其首先基于HDBSCAN(hierarchicaldensity-basedspatialclusteringofapplicationswith noise)聚类方法初步分析原始测试集的数据分布,然后基于聚类结果的特征设计多个优化目标,接着利用多目标优化求解出合适的选择方案.在8组经典的深度学习测试集和模型上进行了大量实验,结果表明, DMOS方法选出的最佳测试子集(性能最好的Pareto最优解对应的测试子集)不仅能够覆盖原始测试集中更多的测试输入类别... 相似文献
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