FNN模型被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断等安全关键的领域，因此需要测试模型的正确性，及时发现模型的缺陷并进行模型的修复与再训练。本次学术报告介绍了FNN模型正确性测试中遇到的两个关键问题和四种解决方法，并聚焦于两个最新的白盒与黑盒测试方法。
FNN模型正确性测试及测试样本生成-刘洧光原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/01/26/fnn%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e6%ad%a3%e7%a1%ae%e6%80%a7%e6%b5%8b%e8%af%95%e5%8f%8a%e6%b5%8b%e8%af%95%e6%a0%b7%e6%9c%ac%e7%94%9f%e6%88%90/
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NER一直是NLP领域中的研究热点。近年来，深度学习方法在特征抽取深度和模型精度上表现优异，已经超过了传统方法，但无论是传统机器学习还是深度学习方法都依赖大量标注数据来训练模型。然…
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随着对抗样本的危险性日益凸显，提高模型的鲁棒性成为研究的主要方向之一，然而，在评估鲁棒性方面还没有统一的标准，使得不同的防御方法之间对比存在很大的困难。
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贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。
