[发明专利]深度学习设备和包括深度学习设备的系统

权利要求书

1.一种深度学习设备，包括：

处理电路，被配置为：

使用异常检测模型来确定接收到的图像是否异常；

合并从所述异常检测模型中提取的至少一些向量；

对合并所述至少一些向量的结果执行主成分分析PCA；

将通过所述PCA生成的主成分输入到概率近似模型，以检测所述接收到的图像的数据中是否出现分布外OOD；

将确定所述接收到的图像是否异常的结果和确定是否出现所述OOD的结果存储在数据库中；并且

当出现所述OOD的数据的比率大于或等于阈值时，使用目标标记提取模型来提取出现所述OOD的至少一些数据作为目标标记，

其中，所述异常检测模型使用所述目标标记来确定所述接收到的图像是否异常。

2.根据权利要求1所述的深度学习设备，其中，所述异常检测模型包括卷积神经网络CNN、人工神经网络ANN、密集卷积网络DenseNet或缩放CNN中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的深度学习设备，其中，所述概率近似模型包括高斯混合模型GMM、基于直方图的模型、核密度估计模型、Parzen窗口估计模型、k最近邻估计模型或k均值聚类模型中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的深度学习设备，其中，所述处理电路还被配置为实时地检查出现所述OOD的数据的比率是否大于或等于所述阈值。

5.根据权利要求1所述的深度学习设备，其中，所述处理电路还被配置为：

检测用于在所述主成分和所述概率近似模型之间聚类的最优值；并且

使用满足所述最优值的所述主成分中的至少一些和满足所述最优值的所述概率近似模型中的至少一部分来检测是否出现所述OOD。

6.根据权利要求5所述的深度学习设备，其中，所述最优值是根据贝叶斯信息准则BIC、邓恩指数、轮廓分数或Akaike信息准则AIC中的至少一种来计算的。

7.根据权利要求1所述的深度学习设备，其中，所述阈值包括当性能精度为设定值时出现所述OOD的数据相对于存储在所述数据库中的图像的比率。

8.一种深度学习系统，包括：

输入单元，被配置为接收图像；

处理器，被配置为控制所述输入单元；以及

深度学习设备，连接到所述处理器，并被配置为从所述输入单元接收所述图像，所述深度学习设备包括处理电路和数据库，所述处理电路被配置为

使用异常检测模型来确定从所述输入单元接收到的图像是否异常，

合并从所述异常检测模型中提取的至少一些向量，

对合并所述至少一些向量的结果执行主成分分析PCA，

将通过所述PCA生成的主成分输入到概率近似模型，以检测所述图像的数据中是否出现分布外OOD；

存储确定所述图像是否异常的结果和确定是否出现所述OOD的结果，

当出现所述OOD的数据的比率大于或等于阈值时，使用目标标记提取模型来提取出现所述OOD的至少一些数据作为目标标记，并且

所述数据库被配置为存储确定所述图像是否异常的结果和确定是否出现所述OOD的结果，

其中，所述异常检测模型使用所述目标标记来确定所述图像是否异常。

9.根据权利要求8所述的深度学习系统，其中，所述异常检测模型包括卷积神经网络CNN、人工神经网络ANN、密集卷积网络DenseNet或缩放CNN中的至少一种。

10.根据权利要求8所述的深度学习系统，其中，所述概率近似模型包括高斯混合模型GMM、基于直方图的模型、核密度估计模型、Parzen窗口估计模型、k最近邻估计模型或k均值聚类模型中的至少一种。

11.根据权利要求8所述的深度学习系统，其中，所述处理电路还被配置为实时地检查出现所述OOD的数据的比率是否大于或等于所述阈值。