Pokrytie neurónov

Pokrytie neurónov je pojem v oblasti testovania neurónových sietí, ktorý sa zaoberá mierou aktivácie neurónov v rámci siete pri použití určitého súboru testov. Tento koncept sa zameriava na to, do akej miery sú jednotlivé neuróny v neurónovej sieti aktivované počas testovania, a tým poskytuje informácie o tom, ako dobre sú pokryté rôzne aspekty siete. Pokrytie neurónov môže byť kľúčové pre pochopenie, či testovací súbor dostatočne stimuluje všetky dôležité časti siete, čo je dôležité pre overenie správnosti a spoľahlivosti modelu.

Pri hodnotení pokrytia neurónov sa často berú do úvahy rôzne faktory, ako napríklad počet aktivovaných neurónov alebo rozsah ich aktivačných hodnôt. Tieto metriky pomáhajú určiť, či sú všetky potrebné časti siete dostatočne otestované, a môžu zároveň identifikovať oblasti, ktoré môžu potrebovať ďalšie testovanie alebo vylepšenie. Pokrytie neurónov je preto dôležitou časťou procesu validácie a verifikácie v oblasti strojového učenia a umelej inteligencie, kde sa modely neurónových sietí využívajú v rozličných aplikáciách od rozpoznávania obrazu až po predikciu údajov.