深度分析 NCIP 框架:利用神經崩潰幾何特性提升 DNN 測試案例排序效率 深度神經網路(DNN)在安全關鍵領域廣泛部署後,如何在有限測試預算下降低模型驗證成本變得至關重要。現有測試案例排序技術大多依賴單一檢查點的輸出機率信心值,但 DNN 可能「自信地犯錯」,且預測類別與競爭類別之間的信賴邊際經常很小,削弱了早期故障發現能力。