[发明专利]一种神经网络模型知识重合度的度量方法及系统在审
| 申请号： | 202110080355.6 | 申请日： | 2021-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN112884004A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 徐沐霖;薛向阳;李斌 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 郁旦蓉 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种神经网络模型知识重合度的度量方法，针对多个可微的端侧模型进行重合度度量，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1针对所有端侧模型生成由伪样本构成的伪样本集；步骤S2将伪样本集输入训练好的编码器得到与端侧模型对应的多个高斯分布，计算高斯分布之间的距离，将计算结果作为知识重合度从而令用户掌握多个端侧模型的重合情况。其中，步骤S2包括将伪样本集输入原始编码器得到初始隐变量以及隐变量正态分布，并输入原始解码器得到解码样本；计算解码样本与伪样本之间的重构误差，并反向传播从而训练更新原始编码器得到编码器；将伪样本集输入编码器得到隐变量以及对应的高斯分布；计算高斯分布之间的距离从而得到知识重合度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 模型 知识 合度 度量 方法 系统 | ||
【主权项】：
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