[发明专利]基于变异的深度神经网络模型修复方法在审
| 申请号： | 202110639424.2 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113361709A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 吴欢欢;崔展齐;郑丽伟;刘建宾 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N3/12;G06F11/36 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 韩迎之 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于变异的深度神经网络模型修复方法，涉及深度神经网络模型修复技术领域，包括以下步骤：定位缺陷权重所在的位置，通过定位到待修复的深度神经网络模型所在层的神经元对应的权重，得到可疑权重序列；对深度神经网络的权重进行优化，依次对所述可疑权重序列中的每个权重进行变异；基于遗传思想的权重的迭代优化，对每个权重进行调整，生成不同的变异体，选择适应度高的个体继续进行下一轮的迭代，直到达到修复停止条件。本发明通过反向计算的方法对深度学习模型中的各个神经元的权重对测试结果的重要性影响进行排序，基于遗传算法对其进行变异迭代，提高深度学习模型的准确性，达到修复的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变异 深度 神经网络 模型 修复 方法 | ||
【主权项】：
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