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    NIPS 2018 | 哪种特征分析法适合你的任务?Ian Goodfellow提出显著性映射的可用性测试

    随着机器学习的复杂度和影响力不断提升,许多人希望找到一些解释的方法,用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3],帮助从业人员对模型进行调试 [4],也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法(Saliency method)是一种越来越流行的工具,旨在突出输入(通常是图像)中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20],但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战:难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时,往往缺乏原则性的指导方针,这会让从业者感到困惑。

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    Pytest(16)随机执行测试用例pytest-random-order「建议收藏」

    通常我们认为每个测试用例都是相互独立的,因此需要保证测试结果不依赖于测试顺序,以不同的顺序运行测试用例,可以得到相同的结果。 pytest默认运行用例的顺序是按模块和用例命名的 ASCII 编码顺序执行的,这就意味着每次运行用例的顺序都是一样的。 app 测试里面有个 monkey 测试,随机在页面点点点,不按常理的点点点能找到更多的不稳定性 bug。那么我们在写pytest用例的时候,既然每个用例都是相互独立的, 那就可以打乱用例的顺序随机执行,用到 pytest 的插件 pytest-random-order 可以实现此目的,github 地址https://github.com/jbasko/pytest-random-order

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    Pytest(16)随机执行测试用例pytest-random-order[通俗易懂]

    通常我们认为每个测试用例都是相互独立的,因此需要保证测试结果不依赖于测试顺序,以不同的顺序运行测试用例,可以得到相同的结果。 pytest默认运行用例的顺序是按模块和用例命名的 ASCII 编码顺序执行的,这就意味着每次运行用例的顺序都是一样的。 app 测试里面有个 monkey 测试,随机在页面点点点,不按常理的点点点能找到更多的不稳定性 bug。那么我们在写pytest用例的时候,既然每个用例都是相互独立的, 那就可以打乱用例的顺序随机执行,用到 pytest 的插件 pytest-random-order 可以实现此目的,github 地址https://github.com/jbasko/pytest-random-order

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