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DNN Testing

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코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

https://github.com/ARiSE-Lab/DeepInspect

공식 코드

Testing DNN Image Classifiers for Confusion & Bias Errors

https://github.com/Lizenan1995/DNNOpAcc

공식 코드

Boosting Operational DNN Testing Efficiency through Conditioning

https://github.com/ast-fortiss-tum/SMOO

공식 코드

Targeted Deep Learning System Boundary Testing

https://github.com/cas-lrj/deeppac

공식 코드

Towards Practical Robustness Analysis for DNNs based on PAC-Model Learning

https://github.com/dnncov/dnncov

공식 코드

An Overview of Structural Coverage Metrics for Testing Neural Networks

https://github.com/nusratdeeptee/rbt4dnn

공식 코드

RBT4DNN: Requirements-based Testing of Neural Networks

https://github.com/swa112003/DistributionAwareDNNTesting

공식 코드

Distribution-Aware Testing of Neural Networks Using Generative Models

https://github.com/yuanyuan-yuan/neural-coverage

공식 코드

Revisiting Neuron Coverage for DNN Testing: A Layer-Wise and Distribution-Aware Criterion

https://github.com/zohreh-aaa/dnn-testing

공식 코드

Black-Box Testing of Deep Neural Networks Through Test Case Diversity

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.