[发明专利]模型精度损失定位方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种模型精度损失定位方法，其特征在于，包括：

获取测试数据，以及基于模型中转部署的位于不同平台端的网络模型，包括训练端模型和部署端模型；

根据处理方式和调用资源类型，将所述训练端模型和所述部署端模型划分为预处理部分、前向推理部分和后处理部分；

将所述测试数据分别输入所述训练端模型和所述部署端模型，确定所述训练端模型和所述部署端模型各自对应的预处理结果、前向推理结果和后处理结果；

根据所述训练端模型的预处理结果和部署端模型的预处理结果计算第一余弦相似度，根据所述训练端模型的前向处理结果和部署端模型的前向处理结果计算第二余弦相似度，根据所述训练端模型的后处理结果和部署端模型的后处理结果计算第三余弦相似度；

根据所述第一余弦相似度、所述第二余弦相似度和所述第三余弦相似度，在所述预处理部分、所述前向推理部分和所述后处理部分中，确定精度损失第一部分。

2.根据权利要求1所述的模型精度损失定位方法，其特征在于，根据所述第一余弦相似度、所述第二余弦相似度和所述第三余弦相似度，在所述预处理部分、所述前向推理部分和所述后处理部分中，确定精度损失第一部分，包括：

依次将所述第一余弦相似度、所述第二余弦相似度和所述第三余弦相似度，与预设阈值进行第一比对；

在首次第一比对结果为未达到预设阈值的情况下，将对应的部分确定为精度损失第一部分。

3.根据权利要求1所述的模型精度损失定位方法，其特征在于，在所述精度损失第一部分为所述前向推理部分的情况下，所述方法还包括：

获取中转端模型，所述中转端模型包括中转端模型的前向推理部分；

将预处理后的测试数据分别输入训练端模型、中转端模型和部署端模型的前向推理部分，得到训练端预测特征图、中转端预测特征图和部署端预测特征图；

根据所述训练端预测特征图和中转端预测特征图计算第四余弦相似度，根据所述中转端预测特征图和部署端预测特征图计算第五余弦相似度；

根据所述第四余弦相似度和所述第五余弦相似度，在所述中转端模型的前向推理部分和所述部署端模型的前向推理部分中，确定精度损失第二部分。

4.根据权利要求3所述的模型精度损失定位方法，其特征在于，根据所述第四余弦相似度和所述第五余弦相似度，在所述中转端模型的前向推理部分和所述部署端模型的前向推理部分中，确定精度损失第二部分，包括：

依次将所述第四余弦相似度和所述第五余弦相似度，与预设阈值进行第二比对；

在首次第二比对结果为未达到预设阈值的情况下，将对应的前向推理部分确定为精度损失第二部分。

5.根据权利要求3所述的模型精度损失定位方法，其特征在于，在所述精度损失第二部分为所述部署端模型的前向推理部分的情况下，所述方法还包括：

根据主干网络、编码器和解码器的结构，将所述中转端模型和所述部署端模型进行分解；

根据分解后的中转端模型和部署端模型，对所述中转端预测特征图和所述部署端预测特征图进行分解，得到中转端分解特征图和部署端分解特征图；

根据所述中转端分解特征图和部署端分解特征图，确定精度损失第三部分。

6.根据权利要求5所述的模型精度损失定位方法，其特征在于，根据分解后的中转端模型和部署端模型，对所述中转端预测特征图和所述部署端预测特征图进行分解，得到分解后的中转端分解特征图和部署端分解特征图，包括：

将所述中转端模型的前向推理部分，划分为中转端主干网络、中转端编码器和中转端解码器，将所述部署端模型的前向推理部分，划分为部署端主干网络、部署端编码器和部署端解码器；

根据所述中转端主干网络、所述中转端编码器和所述中转端解码器，将所述中转端预测特征图分解为中转端主干网络分解特征图、中转端编码器分解特征图和中转端解码器分解特征图；

根据所述部署端主干网络、所述部署端编码器和所述部署端解码器，将所述部署端预测特征图分解为部署端主干网络分解特征图、部署端编码器分解特征图和部署端解码器分解特征图。