Software Testing under Dataset Diversity
Software Testing under Dataset Diversity
复制标题
数据集多样性下的软件测试
DOI：
10.11309/jssst.35.2_26
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发表时间：
2018
影响因子：
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通讯作者：
中島震
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Shin Nakajima;T.Y. Chen;Shin Nakajima;Shin Nakajima;中島震
統計的な機械学習プログラムには通常のソフトウェア・テスティングが前提とする確定的なオラクルが存在しない. 相対的な正解値に基づく疑似オラクルを用いることになる. その具体的な方法として, 多様なデータを入力して検査するメタモルフィック・テスティングが有力である. 一方, 機械学習プログラムへの入力は多数のデータからなるデータセットである. データ分布の違いが入力の多様性を表すといってよい. 本稿は, コーナケース・テスティングを目的として, 適切な偏りを持つ入力データセットを得るフォローアップ入力生成の新しい方法を提案する. 具体例として, サポートベクタマシンならびにニューラルネットへの適用事例を報告する.