測試案例排序

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。