一种基于弱变异分析的深度学习变异测试方法

本发明公开了一种基于弱变异技术的深度学习变异测试方法，属于软件工程技术领域。该方法通过将直接构成深度学习模型的所有层视作为组成其的一系列组件，并根据模型中最后一个卷积层的输出值来构建能够体现出不同特征的加权图来衡量测试用例在原始模型和变异体上的表现差异，从而能够提前判断出变异体的杀死情况。本发明作为一种深度学习变异测试技术，通过计算具有图像特征表达能力的加权图，来衡量变异体与原始模型的在测试集上表现的相似程度，从而可以提前预测出变异体的杀死情况，弥补了现有技术中对DL弱变异测试的不足，有助于减少执行变异体的时间，从而大量减少了DL变异测试的成本，提高了变异测试的效率。