DNN-Test

Die Tests von tiefen neuronalen Netzen (DNN) sind darauf abgestellt, die Zuverlässigkeit und Robustheit dieser Modelle zu evaluieren und zu verifizieren. Dabei geht es darum, das Verhalten des Modells systematisch unter verschiedenen Eingaben zu untersuchen, um eine stabile und genaue Leistung in realen Anwendungen sicherzustellen. Diese Aufgabe konzentriert sich nicht nur auf die vorhersagende Leistung des Modells, sondern legt auch den Schwerpunkt auf die Identifikation und Korrektur potenzieller Fehler und Anomalien, um die Sicherheit und Glaubwürdigkeit des Modells zu erhöhen. Im Kontext steigender Bedrohungen wie adversärlicher Angriffe ist der Test von DNNs ein entscheidendes Element zur Gewährleistung der Modellqualität geworden.