一、引言

　　这一篇，主要介绍模型算法测试之模型蜕变测试。说到模型蜕变测试，我相信会有很多一部分测试人没有接触过，也有很多一部分测试人没有听说过。什么是模型蜕变测试呢？ 这一篇，我们就来揭开它的面纱。

　　二、概述

　　模型蜕变测试（Metamorphic Testing, MT）是一种特殊的测试方法，最早用于解决传统测试方法难以应对的复杂软件系统，特别是那些没有明确预期输出的系统。

　　在模型算法方面，主要利用模型算法内含属性的测试方法，

　　蜕变测试的核心思想是利用已知的、可验证的输入输出关系（蜕变关系）来推断未知的输出结果，从而验证程序的正确性，

　　换句话说：修改了与属性相关的输入，在给定原始输入和输出的情况下预测新的输出。

　　说到蜕变测试，不得不提的一个词“蜕变关系”， 什么是蜕变关系呢？

　　蜕变关系（Metamorphic Relations, MR）是一组预期的输入输出间的关系，即：一组与模型算法中多对输入和输出相关的属性，在多次执行目标程序时，输入与输出之间期望遵循的关系，常用来验证模型的稳定性和一致性。

　　三、蜕变关系

　　我们了解了蜕变测试的流程，接下来就了解蜕变的关系。这也是蜕变测试的难点和核心的关键点。

　　这里我就以我的工作(目标检测，计算机视觉)为例，常见的蜕变关系，如下：

　　1.旋转不变形

　　输入：原始图像、旋转（90度、180度、270度）后的图像

　　预期输出关系：旋转前后的分类结果应保持一致。

　　2.缩放不变性

　　输入：不同尺度缩放后的图像（放大或缩小）

　　预期输出关系：缩放前后的分类结果应保持一致。

　　3.翻转不变性

　　输入：水平翻转或垂直翻转后的图像

　　预期输出关系：翻转前后的分类结果应保持一致。

　　4.亮度不变性

　　输入：变化亮度后的图像（增加或减少亮度）

　　预期输出关系：亮度变化前后的分类结果应保持一致。

　　5.对比度不变性

　　输入：调整对比度后的图像（增加或减少对比度）

　　预期输出关系：对比度变化前后的分类结果应保持一致。

　　6.噪声鲁棒性

　　输入：添加随机噪声后的图像

　　预期输出关系：噪声前后的分类结果应保持一致。

　　7.颜色空间转换不变性

　　输入：转换为不同颜色空间（如灰度、HSV）的图像

　　预期输出关系：转换前后的分类结果应保持一致。

　　当然，除了目标检测/计算机视觉领域之外， NLP领域常见的蜕变关系如下：

　　1.同义词替换不变性

　　输入：用同义词替换部分词语后的文本

　　预期输出关系：同义词替换前后的分类结果应保持一致。

　　2.拼写错误鲁棒性

　　输入：文本中包含少量拼写错误

　　预期输出关系：拼写错误前后的分类结果应保持一致或相近。

　　3.句子重组不变性

　　输入：重组句子内词语顺序但不改变句子语义后的文本

　　预期输出关系：重组前后的分类结果应保持一致。

　　4.文本形式变换不变性

　　输入：文本大小写变换或加标点符号后的文本

　　预期输出关系：变换前后的分类结果应保持一致。

　　5.负载增强不变性

　　输入：添加或去除文本中的冗余信息（如插入无实质意义的词语）

　　预期输出关系：冗余信息前后的分类结果应保持一致。

　　关于蜕变关系，我就说到这里了，关于其他(数据增强和改进生成、抽象层次等)蜕变关系，大家可以在留言区进行补充。

　　四、测试流程

　　模型蜕变测试可应用于机器学习模型的黑盒测试。蜕变测试流程涉及到：

　　1.定义蜕变关系：选择一组输入以及这些输入的变体，确定这些输入变体与原始输入之间的关系，以及改变前后模型输出结果应该满足的关系

　　2.构建测试案例：利用某些变换（如添加噪声、改变特征值等）生成多个输入变体，

　　3.执行测试案例：将原始输入和变体输入分别输入模型，获得输出结果，并检查这些输出结果是否满足定义的蜕变关系。

　　4.分析结果：分析模型输出，判断是否存在不符合蜕变关系的情况，如果有不符合的情况，进一步分析可能的原因，如数据分布、模型训练不足、特征工程问题等。

　　同样，为了便于更好的对蜕变测试的理解， 我这里以流程图与实例结合。

　　例子：假设年龄与薪资收入关系模型，输入的年龄与模型算法系统的输出相关。

　　模型算法输出Y 是薪资收入可行性估计。随着年龄的增长，薪资收入可能性也会增加。

　　所以，这里的就建立了蜕变关系，即：X与Y之间的蜕变关系，如下图：

　　假设X1 = 28，输出Y1 = 0.4 ，基于这已知模型预测结果，我们设计测试案例：

　　1、X2 = 20 , Y2 的值应该小于Y1；

　　2、X3 = 45 ，Y3的值应该大于Y1 ；

　　3、X4 = 33，Y4 的值应该大于Y1 小于Y3 ；

　　4、X5 = 120 ,Y5 的值，理论上应该是异常值；

　　通过上述这例子，我们就能更好的理解蜕变测试，也能更好的理解蜕变关系了。

　　(当然，这个例子，是相对值，咱也不用特意的转牛角尖，说这例子没有考虑一些特殊情况，特殊情况不在这个例子中。)

　　五、总结

　　在这篇，我详细的介绍了蜕变关系的概念、蜕变测试流程及实例展示。目的就是为了让我们更容易理解蜕变关系。

　　在模型算法测试中，蜕变测试是一种有效验证模型稳定性和鲁棒性的测试方法。

　　基于各类常见的蜕变关系保证了在真实场景中，模型能适应数据的变化和噪声，是提升模型质量的有效方法。

　　当然，构建与定义蜕变关系构成了测试过程中的最大挑战与核心环节，这一过程不仅需要专业知识做支撑，更依赖于项目实践中不断积累的经验总结与持续优化。

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