[发明专利]一种深度学习算法的可靠性评估方法及系统在审
| 申请号： | 201811443377.9 | 申请日： | 2018-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN109711165A | 公开（公告）日： | 2019-05-03 |
| 发明（设计）人： | 薛云志;孟令中;武斌;董乾;师源 | 申请（专利权）人： | 中国科学院软件研究所 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06F8/77 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习算法的可靠性评估方法及系统。本方法为：1)建立深度学习算法的可靠性评估指标体系和深度学习算法的评估准则；2)根据深度学习算法的可靠性要求以及该深度学习算法所在系统的严重性等级，确定该深度学习算法的可靠性目标等级；3)根据该深度学习算法的可靠性目标等级，选择对应的评估指标；4)根据该深度学习算法对应的评估指标获取该深度学习算法的各评估指标值；5)根据所述评估准则和该深度学习算法的各评估指标值，评估该深度学习算法的可靠性。本发明对算法整个阶级开展可靠性评估工作，克服了只能在测试阶段利用失效数据开展可靠性评估工作的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 学习算法 可靠性评估 评估指标 可靠性目标 评估准则 可靠性要求 测试阶段 失效数据 指标体系 算法 阶级 评估 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习算法的可靠性评估方法，其步骤包括：1)根据深度学习算法的可靠性要求以及该深度学习算法所在系统的严重性等级，确定该深度学习算法的可靠性目标等级；2)根据该深度学习算法的可靠性目标等级，从一设定的深度学习算法的可靠性评估指标体系中选择对应的评估指标；3)根据该深度学习算法对应的评估指标获取该深度学习算法的各评估指标值；4)根据一设定的深度学习算法的评估准则和该深度学习算法的各评估指标值，评估该深度学习算法的可靠性。
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