[发明专利]卷积神经网络中的错误校正

权利要求书

1.一种用于量化卷积神经网络的输出的有效性的系统，所述系统包括：

处理设备；以及

存储器，连接到所述处理设备并存储指令，所述指令在由所述处理设备执行时使所述系统执行操作，所述操作包括：

接收第一图像；

在卷积神经网络的第一层内生成关于所述第一图像的第一激活图；

计算所述第一激活图中所反映的数据与在与第二图像相关联的第二激活图中所反映的数据之间的相关性；

基于所计算的相关性，使用所述第一激活图或所述第二激活图的线性组合来处理所述卷积神经网络的第二层内的所述第一图像；以及

基于对所述卷积神经网络的第二层内的所述第一图像的处理提供输出。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第二图像包括一个或多个图像，所述一个或多个图像在所述第一图像之前由捕获所述第一图像的设备捕获。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，生成第一激活图包括：生成关于所述第一图像的一组激活图。

4.根据权利要求3所述的系统，其中，计算相关性包括：计算关于所述第一图像生成的所述一组激活图和与所述第二图像相关联的一组激活图之间的相关性。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，计算相关性包括：计算关于所述第一图像生成的一个或多个激活图和与所述第二图像相关联的一个或多个激活图之间的一个或多个相关性。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述存储器还存储指令以使所述系统执行操作，所述操作包括：

将关于所述第一图像生成的一组激活图和与所述第二图像相关联的一组或多组激活图进行比较；以及

基于所述比较，将与所述第二图像相关联的一组激活图识别为与关于所述第一图像生成的一组激活图最相关的一组激活图。

7.根据权利要求1所述的系统，其中，使用与所述第二图像相关联的激活图包括：将与所述第一图像相关联的所述第一激活图替换为与所述第二图像相关联的所述激活图。

8.根据权利要求1所述的系统，其中，使用与所述第二图像相关联的激活图包括：在关于所述第一图像生成的一组激活图内，将关于所述第一图像生成的所述第一激活图替换为与所述第二图像相关联的激活图。

9.根据权利要求1所述的系统，其中，使用所述第一激活图或所述第二激活图的组合包括：在与所述第一图像相关联的一组激活图内，将与所述第一图像相关联的一个或多个第一激活图替换为与所述第二图像相关联的一个或多个激活图。

10.根据权利要求1所述的系统，其中，提供输出包括：基于所计算的相关性，量化所述神经网络的输出的有效性。

11.根据权利要求1所述的系统，其中，使用所述第一激活图或所述第二激活图来处理所述卷积神经网络的第二层内的所述第一图像包括：基于与所计算的相关性相关的预定标准，使用所述第一激活图或所述第二激活图来处理所述卷积神经网络的第二层内的所述第一图像。

12.根据权利要求1所述的系统，其中，所述预定标准包括定义的阈值。

13.根据权利要求1所述的系统，其中，计算相关性包括：计算所述第一激活图和与一个或多个第二图像相关联的一个或多个第二激活图之间的相关性。

14.根据权利要求1所述的系统，其中，使用所述第一激活图或所述第二激活图包括：使用所述第二激活图来处理所述卷积神经网络的一个或多个层内的所述第一图像。

15.根据权利要求1所述的系统，其中，计算相关性包括：计算所述第一激活图和与一个或多个第二图像相关联的一个或多个第二激活图之间的一个或多个相关性。