Konkolisk testning kombinerar program exekvering och symbolisk analys för att utforska verkställande vägar för ett program. I detta dokument presenteras den första konkoliska testmetoden för Deep Neural Networks (DNN). Mer specifikt formaliserar vi täckningskriterier för DNN som har studerats i litteraturen, och utvecklar sedan en sammanhängande metod för att utföra konkoliska tester för att öka testtäckningen. Våra experimentella resultat visar effektiviteten i den konkoliska testningsmetoden både för att uppnå hög täckning och för att hitta kontradiktoriska exempel. • Programvara och dess teknik → Programvarudefektanalys; KEYWORDS neurala nätverk, symbolisk körning, konkolisk testning ACM Referensformat:
I Ref föreslogs den första konkoliska testningsmetoden för DNN.
Concolic Testing for Deep Neural Networks
{'venue': '2018 33rd IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)', 'journal': '2018 33rd IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}