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RESEARCH · CL_05059 · Apr 24 · 15:15

新框架通过选择高质量变异体来改进深度学习测试

研究人员开发了一个新的概率框架，用于评估深度学习测试中使用的变异体的质量。该框架根据抗拒性和真实性量化变异体质量，填补了当前深度学习文献中的空白。该方法允许对低质量变异算子配置进行排序和过滤，有可能将生成的变异体数量减少 55% 以上，同时保持其在测试和调试方面的有效性。