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