[发明专利]一种有状态深度神经网络的覆盖率计算方法有效
| 申请号： | 202010662117.1 | 申请日： | 2020-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN112035338B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 何超;张鹏程;戴启印;袁天昊;叶仕俊 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 成立珍 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种有状态深度神经网络覆盖率计算方法，针对有状态的深度神经网络，如RNN，通过提取、降维平面建立、状态基数确认、状态转换确认、状态覆盖率计算、转换覆盖率计算六个步骤实现有状态的深度神经网络覆盖率。本发明能够解决神经元覆盖的一些瑕疵，通过将样本间的时序关系纳入到覆盖准则中，更好地适应有状态的深度神经网络，可以根据有状态深度神经网络的状态性和时序性特点进行分析，实现有状态深度神经网络的状态级覆盖率计算和转换级覆盖率计算，从而对当前模型的准确性和鲁棒性有一定的了解。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 状态 深度 神经网络 覆盖率 计算方法 | ||
【主权项】：
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