AI测试技能卷起来！蜕变测试在模型算法测试中的实践

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，我们就来解开它的面纱。

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，再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。

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. 旋转不变性

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。

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