基于多目标优化的深度神经网络测试用例选择方法
Test case selection for deep neural network via multi-objective optimization
1. 沈阳建筑大学 计算机科学与工程学院, 沈阳 110168
2. 宿迁学院 信息工程学院, 江苏 宿迁 223800
摘要
在深度神经网络测试中，发现模型中的潜在故障需要海量带标签测试用例，其标注成本十分高昂。针对这一问题，提出一种基于多目标优化的测试用例选择方法MOTCS，旨在从大规模未标记数据中优先选择具有高故障揭示能力的测试用例来降低标注成本，从而提高测试效率。MOTCS以不确定性和故障行为多样性指标为引导，利用定制化的NSGA-II算法进行多目标搜索，优先选择具有高不确定性且故障行为多样化的测试用例，以触发尽可能多的故障并最大化揭示模型中不同的故障类型。在4个数据集与5种DNN模型构建的12个评估对象上的实验结果表明，相较于8种代表性基线方法，MOTCS在83.3%的评估情境下取得最高故障检测率，在所有评估情境下均实现了最优故障多样性覆盖，并在模型重训练修复方面表现最佳，验证了MOTCS在测试用例选择任务中的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62262055)
江苏省产学研合作项目(BY20251032、BY20251033)
宿迁市指导性科技计划项目(Z2025040)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0123
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第12期
发布历史
[2026-08-21] 优先出版
引用本文
王凤英, 魏星铃, 杜利明, 等. 基于多目标优化的深度神经网络测试用例选择方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0123. (Wang Fengying, Wei Xingling, Du Liming, et al. Test case selection for deep neural network via multi-objective optimization [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0123. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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