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边界情况测试
针对输入数据位于正常训练分布边界或之外的极端和罕见场景进行有针对性的验证。
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分布外测试
验证模型在面对与训练时所见统计分布不同的数据时的行为表现。
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性能退化分析
在不断增加的压力或日益恶劣的条件下，对模型性能逐步下降进行定量研究。
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失效模式分析
系统识别模型可能出现的各种失效模式及其触发条件。
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边界值测试
一种专注于输入范围边界值的测试技术，用于检测模型在工作边界处的异常行为。
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极值理论测试
应用统计学原理评估模型在面对极端值或罕见事件时的表现。
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负载压力测试
在超过正常条件的高数据量或高请求频率下，评估模型的性能和稳定性。
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灾难性遗忘评估
在模型学习新信息时受到约束的情况下，衡量其在先前任务上性能的突然下降。
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模型脆弱性评估
量化模型在训练数据或超参数轻微变化时的脆弱程度。
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边界情况检测
主动识别多个边界条件组合形成的复杂和异常场景，以创建关键测试情境。
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压力注入测试
通过受控方式向数据中引入扰动、噪声或人工伪影，以评估模型的韧性。
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鲁棒性认证
正式的验证流程，确保在指定且记录的压力条件下模型性能达到最低保证标准。
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分布偏移压力测试
评估模型在生产数据分布逐渐或突然变化时的表现。
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最坏情况场景测试
模拟可能出现的最不利条件，以确定模型的绝对工作极限。
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扰动韧性测试
衡量模型在吸收和纠正输入数据中有意或无意扰动的能力。
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压力放大技术
系统性方法逐步加强压力条件，以精确绘制故障阈值。
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