Pokrytie zmeny označenia

Pokrytie zmeny označenia je metrika používaná pri testovaní neurónových sietí, ktorá sa zameriava na pokrývanie neurónov aktivovaných oboma – pozitívnymi aj negatívnymi aktivačnými hodnotami – v rámci danej testovacej sady. Cieľom tejto metriky je zabezpečiť, že neuróny v sieti reagujú na rôzne vstupy a scenáre, čo pomáha identifikovať robustnosť a spoľahlivosť modelu. Táto metrika je obzvlášť dôležitá v kontexte strojového učenia, kde je potrebné preveriť, ako dobre model zvláda rôznorodé a potenciálne konfliktné vstupy.

Pokrytie zmeny označenia poskytuje hlboký pohľad do vnútornej dynamiky neurónových sietí, tým že analyzuje, či neuróny reagujú konzistentne, alebo či vykazujú neočakávané správanie. To je kritické pri validácii a verifikácii modelov, najmä tých, ktoré sú nasadzované v kritických aplikáciách, kde je potrebná vysoká miera dôveryhodnosti a bezpečnosti, ako sú autonómne vozidlá alebo medicínske diagnostické systémy. Pomocou tejto metriky testeri a vývojári môžu identifikovať potenciálne slabé miesta v sieti a optimalizovať architektúru alebo tréningové dáta na zlepšenie výkonu modelu.