GNN 테스트 케이스 우선순위: 모델 불확실성 및 특징 공간 혼동 융합
그래프 신경망(GNN)은 3D 컴퓨터 비전 분야에서 널리 활용되지만, 대규모 테스트 데이터 레이블링 비용으로 인해 신뢰성 검증에 어려움이 있습니다. 기존 딥러닝 테스트 케이스 우선순위 기법들은 단일 차원 휴리스틱이나 뮤테이션 기반 분석에 의존하여 결함 다양성이 제한되거나 막대한 계산 오버헤드를 초래하는 문제가 있었습니다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 다차원 테스트 우선순위 프레임워크인 LeF-MTP를 제안합니다. LeF-MTP는 계산 집약적인 외부 뮤테이션 대신 모델의 내부 인지 상태를 직접 활용합니다. 예측 불확실성과…