データセット多様性のソフトウェア・テスティング

• 中島 震

  国立情報学研究所

書誌事項

タイトル別名

• Software Testing under Dataset Diversity
• データセット タヨウセイ ノ ソフトウェア ・ テスティング

抄録

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．

収録刊行物

• コンピュータ ソフトウェア

  コンピュータ ソフトウェア 35 (2), 2_26-2_32, 2018-04-24

  日本ソフトウェア科学会

詳細情報

• CRID: 1390845712969275136
• NII論文ID: 130007410585
• NII論文ID: 40021573426
• NII書誌ID: AN10075819
• DOI: 10.11309/jssst.35.2_26
• NDL書誌ID: 029059583
• ISSN: 02896540
• Web Site: http://id.ndl.go.jp/bib/029059583
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I029059583
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可