公开(公告)号：CN116627808A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310560466.6

申请日：2023-05-18

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 王洁 ,  卢京欣 ,  黄文博 ,  侯刚 ,  孔维强

IPC: G06F11/36 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习自适应蜕变测试的图像识别与分类模型测试方法，包括：获取图像识别与分类模型的类型，建立相应的模型调用接口；根据源测试用例，通过蜕变关系变换自动生成衍生测试用例；测试所述图像识别与分类模型是否能够正确的分类或者识别衍生测试用例；使用上下文赌博机算法对测试结果进行强化学习，寻找能够使得模型错误率变高的蜕变关系、源测试用例、衍生测试用例；依据强化学习结果对模型测试结果进行评价，给出当前蜕变关系中对模型错误率变高程度的蜕变关系的排序，以及正确率随经过蜕变关系变换后干扰程度提高的变化影响。本方法能更加快速的获得对模型识别或分类正确率影响大的蜕变关系，加速人工智能软件测试过程。