基本信息
文件名称:面向差分测试的深度学习框架测试用例变异方法:设计、实现与优化.docx
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总页数:25 页
更新时间:2025-05-30
总字数:约3.24万字
文档摘要
面向差分测试的深度学习框架测试用例变异方法:设计、实现与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习作为其核心领域,在众多关键行业中得到了广泛且深入的应用。从医疗领域的疾病诊断、金融领域的风险预测,到安防领域的人脸识别、交通领域的自动驾驶,深度学习框架的身影无处不在,已然成为推动这些领域智能化变革的关键力量。例如,在医疗影像诊断中,深度学习框架能够帮助医生更准确地识别疾病特征,提高诊断的准确性和效率;在自动驾驶系统里,它可以对复杂的路况信息进行实时分析和决策,保障行车安全。
深度学习框架的正确性和可靠性是这些应用得以稳定、有效运行的基石。一旦深度学习框架中存在缺