인공신경망에서의 테스트 커버리지

인공신경망(ANN)은 내부 구조가 복잡한 고차원 행렬 연산으로 이루어져 있어, 전통적인 소프트웨어의 코드 커버리지(구문, 결정 등)를 그대로 적용하기 어렵습니다. 따라서 AI 모델의 특성에 맞춘 새로운 커버리지 개념이 등장했습니다.1. 인공신경망의 화이트박스 커버리지 (White-box Coverage)전통적인 화이트박스 테스트가 '코드 라인'을 얼마나 실행했는지 본다면, 인공신경망에서는 '뉴런(Neuron)이 얼마나 활성화되었는지'를 측정합니다. 이를 통해 학습 데이터가 모델의 내부 로직을 충분히 자극했는지 평가합니다.뉴런 커버리지 (Neuron Coverage)가장 기본적인 지표. 전체 뉴런 중 활성화 임계값(Threshold)을 넘는 입력이 한 번이라도 있었던 뉴런의 비율을 측정.$뉴런 커버리지 =..