【摘 要】
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机器学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等实际应用中已经取得了显著的成功。图像分类作为计算机视觉的一个主要分支。不久的将来,许多的图像分类程序会以机器学习的
【机 构】
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陆军工程大学指挥控制工程学院,中国人民解放军68023部队,中国人民解放军73671部队
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2018YFB14034000)
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机器学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等实际应用中已经取得了显著的成功。图像分类作为计算机视觉的一个主要分支。不久的将来,许多的图像分类程序会以机器学习的方式呈现。然而,由于机器学习图像分类程序的测试面临着测试预言难题,这使得在测试的过程中将需要大量的人力及物力。为了缓解测试预言难题,使用了蜕变测试技术。为了规范测试流程、提高测试效率,提出了一种适用于机器学习图像分类程序的蜕变测试框架。并且通过测试基于SVM和VGGNet图像分类程序,验证了该测试框架的合理性和有效性。
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