TopoMap：按输入特征划分测试空间区域

TopoMap 是一种模型无关的方法，仅依赖输入特征把测试输入空间划分为代表不同可区分特征的地形区域，用于识别覆盖率不足、失败率更高或模型更新后预测发生变化的区域。 该方法先对输入降维得到嵌入向量再聚类，并用深度神经网络近似人类评估者，以评估不同嵌入与聚类配置的判别效果。据提出者称，变异分析显示 TopoMap 生成的聚类可有效筛选出能杀死变异体的输入。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。