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    optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。深度神经网络模型训练基本都是基于梯度下降的，寻找函数值下降速度**快的方向，沿着下降方向迭代，迅速到达局部**优解的过程就是梯度下降的过程。使用训练集中的全部样本训练一次就是一个epoch，整个训练集被使用的总次数就是epoch的值。epoch值的变化会影响深度神经网络的权重值的更新次数。本次实验使用了80％的样本训练，20％的样本验证，训练50个迭代以便于找到较优的epoch值。随着迭代数的增加，前端融合模型的准确率变化曲线如图5所示，模型的对数损失变化曲线如图6所示。从图5和图6可以看出，当epoch值从0增加到5过程中，模型的验证准确率和验证对数损失有一定程度的波动；当epoch值从5到50的过程中，前端融合模型的训练准确率和验证准确率基本不变，训练和验证对数损失基本不变；综合分析图5和图6的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为30。确定模型的训练迭代数为30后，进行了10折交叉验证实验。前端融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图7所示，规范化后的混淆矩阵如图8所示。前端融合模型的roc曲线如图9所示，该曲线反映的是随着检测阈值变化下检测率与误报率之间的关系曲线。深圳艾策信息科技：赋能中小企业的数字化未来。佛山cma软件测试

    置环境操作系统+服务器+数据库+软件依赖5执行用例6回归测试及缺陷**7输出测试报告8测试结束软件架构BSbrowser浏览器+server服务器CSclient客户端+server服务器1标准上BS是在服务器和浏览器都存在的基础上开发2效率BS中负担在服务器上CS中的客户端会分担，CS效率更高3安全BS数据依靠http协议进行明文输出不安全4升级上bs更简便5开发成本bs更简单cs需要客户端安卓和ios软件开发模型瀑布模型1需求分析2功能设计3编写代码4功能实现切入点5软件测试需求变更6完成7上线维护是一种线性模型的一种，是其他开发模型的基础测试的切入点要留下足够的时间可能导致测试不充分，上线后才暴露***开发的各个阶段比较清晰需求调查适合需求稳定的产品开发当前一阶段完成后，您只需要去关注后续阶段可在迭代模型中应用瀑布模型可以节省大量的时间和金钱缺点1）各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档，极大地增加了工作量。2）由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果，从而增加了开发风险。3）通过过多的强制完成日期和里程碑来**各个项目阶段。4）瀑布模型的突出缺点是不适应用户需求的变化瀑布模型强调文档的作用，并要求每个阶段都要仔细验证。渗透测试多少钱负载测试证实系统最大承载量较宣传数据低18%。

    坐标点(0,1)**一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。roc曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。从图9可以看出，该方案的roc曲线非常接近左上角，性能较优。另外，前端融合模型的auc值为。(5)后端融合后端融合的架构如图10所示，后端融合方式用三种模态的特征分别训练神经网络模型，然后进行决策融合，隐藏层的***函数为relu，输出层的***函数是sigmoid，中间使用dropout层进行正则化，防止过拟合，优化器(optimizer)采用的是adagrad，batch_size是40。本次实验使用了80％的样本训练，20％的样本验证，训练50个迭代以便于找到较优的epoch值。随着迭代数的增加，后端融合模型的准确率变化曲线如图11所示，模型的对数损失变化曲线如图12所示。从图11和图12可以看出，当epoch值从0增加到5过程中，模型的训练准确率和验证准确率快速提高，模型的训练对数损失和验证对数损失快速减少；当epoch值从5到50的过程中，前端融合模型的训练准确率和验证准确率小幅提高，训练对数损失和验证对数损失缓慢下降；综合分析图11和图12的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为40。确定模型的训练迭代数为40后，进行了10折交叉验证实验。

    且4个隐含层中间间隔设置有dropout层。用于输入合并抽取的高等特征表示的深度神经网络包含2个隐含层，其***个隐含层的神经元个数是64，第二个神经元的隐含层个数是10，且2个隐含层中间设置有dropout层。且所有dropout层的dropout率等于。本次实验使用了80％的样本训练，20％的样本验证，训练50个迭代以便于找到较优的epoch值。随着迭代数的增加，中间融合模型的准确率变化曲线如图17所示，模型的对数损失变化曲线如图18所示。从图17和图18可以看出，当epoch值从0增加到20过程中，模型的训练准确率和验证准确率快速提高，模型的训练对数损失和验证对数损失快速减少；当epoch值从30到50的过程中，中间融合模型的训练准确率和验证准确率基本保持不变，训练对数损失缓慢下降；综合分析图17和图18的准确率和对数损失变化曲线，选取epoch的较优值为30。确定模型的训练迭代数为30后，进行了10折交叉验证实验。中间融合模型的10折交叉验证的准确率是％，对数损失是，混淆矩阵如图19所示，规范化后的混淆矩阵如图20所示。中间融合模型的roc曲线如图21所示，auc值为，已经非常接近auc的**优值1。(7)实验结果比对为了综合评估本实施例提出融合方案的综合性能。压力测试表明系统在5000并发用户时响应延迟激增300%。

    收藏查看我的收藏0有用+1已投票0软件测试技术编辑锁定讨论上传视频软件测试技术是软件开发过程中的一个重要组成部分，是贯穿整个软件开发生命周期、对软件产品（包括阶段性产品）进行验证和确认的活动过程，其目的是尽快尽早地发现在软件产品中所存在的各种问题——与用户需求、预先定义的不一致性。检查软件产品的bug。写成测试报告，交于开发人员修改。软件测试人员的基本目标是发现软件中的错误。中文名软件测试技术简介单元测试、集成测试主要步骤测试设计与开发常见测试回归测试功能测试目录1主要步骤2基本功能3测试目标4测试目的5常见测试6测试分类7测试工具8同名图书▪图书1▪图书2▪图书3▪图书4软件测试技术主要步骤编辑1、测试计划2、测试设计与开发3、执行测试软件测试技术基本功能编辑1、验证（Verification）2、确认（Validation）软件测试人员应具备的知识：1、软件测试技术2、被测试应用程序及相关应用领域软件测试技术测试目标编辑1、软件测试人员所追求的是尽可能早地找出软件的错误；2、软件测试人员必须确保找出的软件错误得以关闭。网络安全新时代：深圳艾策的防御策略解析。信息系统评测中心

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    这样做的好处是，融合模型的错误来自不同的分类器，而来自不同分类器的错误往往互不相关、互不影响，不会造成错误的进一步累加。常见的后端融合方式包括**大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、贝叶斯规则融合(bayes’rulebased)以及集成学习(ensemblelearning)等。其中集成学习作为后端融合方式的典型**，被广泛应用于通信、计算机识别、语音识别等研究领域。中间融合是指将不同的模态数据先转化为高等特征表达，再于模型的中间层进行融合，如图3所示。以深度神经网络为例，神经网络通过一层一层的管道映射输入，将原始输入转换为更高等的表示。中间融合首先利用神经网络将原始数据转化成高等特征表达，然后获取不同模态数据在高等特征空间上的共性，进而学习一个联合的多模态表征。深度多模态融合的大部分工作都采用了这种中间融合的方法，其***享表示层是通过合并来自多个模态特定路径的连接单元来构建的。中间融合方法的一大优势是可以灵活的选择融合的位置，但设计深度多模态集成结构时，确定如何融合、何时融合以及哪些模式可以融合，是比较有挑战的问题。字节码n-grams、dll和api信息、格式结构信息这三种类型的特征都具有自身的优势。佛山cma软件测试