一种测试深度神经网络稳定性的方法
基本信息
| 申请号 | CN201810114312.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108256633B | 公开（公告）日 | 2021-05-25 |
| 申请公布号 | CN108256633B | 申请公布日 | 2021-05-25 |
| 分类号 | G06N3/04(2006.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 塔巴克希尼玛;杰雅色兰劳拉;周自横;梁建明;丁晓伟 | 申请（专利权）人 | 苏州体素信息科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 | 代理人 | 李艳霞 |
| 地址 | 215600江苏省苏州市张家港市保税区新兴产业育成中心A栋304B室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种测试深度神经网络稳定性的方法，包括以下步骤：将初始测试图像输入深度神经网络；将某一层的输入参数进行多次抖动，得到多个不同的输入参数，再分别使用多个参数进行该层的计算；上述步骤仅在某一层执行或者分别在多个层执行，并继续完成整个网络的计算，得到多个输出结果；多个输出结果累加后取平均值，作为最终结果；将最终结果和抖动之前的输出结果相减算出差值，差值越小则稳定性越高。本发明的方案将深度神经网络的中间参数进行抖动，不仅能够观察神经网络在应对一些低级、简单的特征变化时的稳定性，还能够观察到深度神经网络在应对高级特征变化时的稳定性，从而更全面地对神经网络进行测试。 |
