[发明专利]基于神经元覆盖率的图像深度学习模型测试方法与装置在审
| 申请号： | 202010600844.5 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111753985A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 陈晋音;张龙源;邹健飞;金海波;熊晖 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 高燕 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经元覆盖率的图像深度学习模型测试方法与装置，方法包括：选取图像数据集及M个采用图像数据集预训练好的图像深度学习模型；搭建生成式对抗网络；生成式对抗网络的生成器将随机分布映射为扰动图，再将扰动图加到图像数据集中的原始样本上，生成生成样本；针对M个预训练好的图像深度学习模型，以图像数据集作为训练集，基于神经元覆盖率和注意力机制训练生成式对抗网络；以图像数据集作为输入，分别采用M个训练好的生成器生成对抗样本，汇总后获得测试数据集；利用生成的测试数据集对待测图像深度学习模型进行测试。本发明基于注意力机制和神经元覆盖率，使得图像深度学习模型的测试结果更加可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经元 覆盖率 图像 深度 学习 模型 测试 方法 装置 | ||
【主权项】：
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