该论文提出了一种无需测试数据即可评估深度神经网络（DNN）分类器质量的方法，利用迭代创建类原型来揭示分类器性能，并开发了新的测试标准和质量度量指标。研究发现，现有DNN在某些数据类型上容易出错，因此需要更全面的测试方法以提高模型的稳健性。