李 舵，董超群，司品超，何 曼，刘钱超

1.战略支援部队信息工程大学，郑州450001

2.江南计算技术研究所 软件测评中心，江苏 无锡214083

随着大数据的产生和算力的提升，以神经网络（Neural Network，NN）为代表的人工智能技术发展迅猛，并在图像处理、文本分析、语音识别、自动驾驶等领域取得了突破性的进展。将人工智能技术集成到软件中，或是开发基于人工智能技术的软件应用正逐渐成为潮流和趋势。人工智能软件一般开发样式为：首先根据任务构建模型，然后利用大量训练数据训练模型，接着在测试数据集上检验模型的性能，最后投入使用。这类软件和传统软件相比，在实现机理和编码样式上有着本质的不同，导致如何有效保证人工智能软件的质量成为一个难题。此外，人工智能技术在应用过程中也暴露了一些问题，引发人们对人工智能技术安全性、可靠性和可解释性等方面的担忧。

神经网络是人工智能领域的重要研究方向。神经网络是一种通过模仿动物神经网络特征进行信息处理的算法数学模型，主要由输入层、隐藏层、输出层构成，每层由若干个神经元组成，上一层的神经元通过权重与下一层的神经元相连，整个网络通过数据集训练，不断更新权重等参数，最终在一些具体任务上获得较好的性能。典型的神经网络有卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN），其中CNN 广泛应用在图像处理领域，而RNN 因其能够较好地处理时间序列上的数据而广泛应用于语音、文本处理等领域。……