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docs/api/api_python/mindarmour.fuzz_testing.rst

@@ -58,9 +58,9 @@ mindarmour.fuzz_testing
 
         **异常：**
 
-        - **ValueError** - 参数'Coverage'必须是CoverageMetrics的子类。
+        - **ValueError** - 参数 `coverage` 必须是CoverageMetrics的子类。
         - **ValueError** - 初始种子队列为空。
-        - **ValueError** - 初始种子队列中的种子不是包含两个元素。
+        - **ValueError** - `initial_seeds` 中的种子未包含两个元素。
 
 .. py:class:: mindarmour.fuzz_testing.CoverageMetrics(model, incremental=False, batch_size=32)
 
@@ -114,12 +114,12 @@ mindarmour.fuzz_testing
 
 .. py:class:: mindarmour.fuzz_testing.TopKNeuronCoverage(model, top_k=3, incremental=False, batch_size=32)
 
-    计算前k个激活神经元的覆盖率。当隐藏层神经元的输出值在最大的'Top-k'范围内，神经元就会被激活。'Top k'神经元覆盖率等于网络中激活神经元占总神经元的比例。
+    计算前k个激活神经元的覆盖率。当隐藏层神经元的输出值在最大的Top K范围内，神经元就会被激活。Top K神经元覆盖率等于网络中激活神经元占总神经元的比例。
 
     **参数：**
 
     - **model** (Model) - 被测模型。
-    - **top_k** (int) - 当隐藏层神经元的输出值在最大的'Top-k'范围内，神经元就会被激活。默认值：3。
+    - **top_k** (int) - 当隐藏层神经元的输出值在最大的Top K范围内，神经元就会被激活。默认值：3。
     - **incremental** (bool) - 指标将以增量方式计算。默认值：False。
     - **batch_size** (int) - 模糊测试批次中的样本数。默认值：32。
 

mindarmour/fuzz_testing/model_coverage_metrics.py

@@ -344,7 +344,7 @@ class SuperNeuronActivateCoverage(CoverageMetrics):
 
     def get_metrics(self, dataset):
         """
-        Get the metric of 'strong neuron activation coverage'.
+        Get the metric of 'super neuron activation coverage'.
 
         Args:
             dataset (numpy.ndarray): Dataset used to calculate coverage metrics.