Vi rapporterar om en ny användning av metamorfa relationer (MRs) i maskininlärning: i stället för att genomföra metamorfa tester, använder vi MRs för förstärkning av maskinen lärande algoritmer själva. I synnerhet rapporterar vi om hur MR kan möjliggöra förbättringar av ett bildklassificeringsproblem hos bilder som innehåller dolda visuella markörer ("Artcodes"). Genom att arbeta med en originalklassificering, och med hjälp av egenskaperna hos två olika kategorier av bilder, användes två MR-värden, baserade på separation och ocklusion, för att förbättra klassificeringens prestanda. Våra experimentella resultat visar att MR-augmented classifier uppnår bättre prestanda än den ursprungliga clasfier, algoritmer, och utökar användningen av MR utanför ramen för programvarutestning.
Oavsett utförande MT, MRs har använts för förstärkning av maskininlärning modeller REF.
Enhancing supervised classifications with metamorphic relations
{'venue': "MET '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}