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本发明涉及一种针对深度学习程序进行神经元变异的测试方法，其特征是通过对已经训练好的深度学习神经网络中的神经元进行变异，主要包括：改变连接权重、增减单个神经元、修改某个神经元的偏移量、修改某个神经元的激活函数、屏蔽输入的某个维度等方式，用变异后的深度学习程序变异体来评估测试用例集的有效性，变异体杀死率也可以作为测试充分性的度量，用来指导生成更有效的测试用例。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112346956 A
(43)申请公布日
2021.02.09
(21)申请号 20191
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