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/
Batch Normalization（BN）自从提出之后，因为效果特别好，很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合。BN大法虽然好，但是也存在一些局限和问题，诸如当Batch…
魏超2014.11.2
大数据时代隐私泄露成为了一个严重的问题，大量的个人信息在网上传播。另一方面大数据时代对数据的可用性也有一定的要求。因此当前如何在保障用户的隐私的同时，提供一定的可用性成为一个关键问…
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