一种深度学习模型的冗余变异体侦测方法及系统

本发明涉及软件测试领域，尤其涉及一种深度学习模型的冗余变异体侦测方法及系统。本发明获取每个测试样本在原始深度学习模型及各变异体的隐藏状态序列，对每个隐藏状态向量进行维度约简，对所有约简后的隐藏状态向量进行聚类，将每个聚类簇视为一个抽象状态，每个测试样本在各模型的隐藏状态序列的抽象状态间的转换序列作为每个测试样本在对应模型的抽象状态迹；根据每个测试样本在原始深度学习模型与各变异体的抽象状态迹，构建各模型的有限状态机；利用原始深度学习模型及各变异体的有限状态机语言之间的等价和包含关系，识别冗余变异体。本发明提高了冗余变异体侦测的有效性，确保了评估图像或文本测试用例集质量的准确性。