[发明专利]一种面向神经元特性的AI系统软件模型变异技术在审
| 申请号： | 202110658162.4 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113342662A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 王兴亚;冯力超;白光伟;魏汉宇;黄勇;申玉强;师玉星;赵志宏 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学;南京慕测信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62;G06N3/08 |
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| 地址： | 211816 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向神经元特性的AI系统软件模型变异技术。首先，计算出测试集中每个类别的数据子集的距离熵，即每个类子集的多样性程度，根据整个测试集的平均距离熵，量化测试集的整体多样性程度，自动选择相应的变异级别；在此基础上，选择相应级别的变异算子，变异得到多个变异模型；最后，筛选掉查准率较低的变异模型，计算剩余变异模型的变异得分，有效地评估测试集质量。本发明目的在于解决深度学习系统测试集质量评估难题。利用变异得分指标，可以帮助软件研发人员准确地评价测试集，保障深度学习系统的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 神经元 特性 ai 系统软件 模型 变异 技术 | ||
【主权项】：
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