基于敏感区域与可解释AI的蜕变测试框架
机器学习
2023-03-31 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
深度学习（DL）是机器学习中最热门的研究方向之一，基于DL的图像识别系统发展迅速。近期研究采用蜕变测试（MT）来检测误分类图像。其中多数讨论蜕变关系（MR），而较少关注应对哪些区域进行变换。我们关注存在敏感区域这一事实——即便微小变换也易改变预测结果，并提出一种MT框架，通过变换这些敏感区域来高效测试易误分类区域。我们的评估表明，敏感区域可由可解释AI（XAI）指定，且我们的框架能有效检测缺陷。
引用
@article{arxiv.2303.07580,
title = {Sensitive Region-based Metamorphic Testing Framework using Explainable AI},
author = {Yuma Torikoshi and Yasuharu Nishi and Juichi Takahashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.07580},
year = {2023}
}