[发明专利]一种测试深度神经网络稳定性的方法有效
| 申请号： | 201810114312.3 | 申请日： | 2018-02-06 |
| 公开（公告）号： | CN108256633B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 塔巴克希尼玛;杰雅色兰劳拉;周自横;梁建明;丁晓伟 | 申请（专利权）人： | 苏州体素信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 11471 | 代理人： | 李艳霞 |
| 地址： | 215600 江苏省苏州市张*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种测试深度神经网络稳定性的方法，包括以下步骤：将初始测试图像输入深度神经网络；将某一层的输入参数进行多次抖动，得到多个不同的输入参数，再分别使用多个参数进行该层的计算；上述步骤仅在某一层执行或者分别在多个层执行，并继续完成整个网络的计算，得到多个输出结果；多个输出结果累加后取平均值，作为最终结果；将最终结果和抖动之前的输出结果相减算出差值，差值越小则稳定性越高。本发明的方案将深度神经网络的中间参数进行抖动，不仅能够观察神经网络在应对一些低级、简单的特征变化时的稳定性，还能够观察到深度神经网络在应对高级特征变化时的稳定性，从而更全面地对神经网络进行测试。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 测试 深度 神经网络 稳定性 方法 | ||
【主权项】：
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