[发明专利]一种基于运行环境误差分析的深度学习模型质量评估方法在审
| 申请号： | 202010714667.3 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111881033A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 陈振宇;章许帆;许子桓;刘佳玮 | 申请（专利权）人： | 深圳慕智科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区粤海街道高*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于运行环境误差分析的深度学习模型质量评估方法，算子误差分析评估模块、输入生成模块和模型质量评估模块。在算子误差分析评估模块，通过不同深度学习框架中提供的算子实例进行测试执行，以得到的结果计算相对误差。在输入生成模块，利用基于变异的模糊测试技术，通过引入一系列变异方法，基于已有的测试数据生成充分的测试数据。在模型质量评估模块，基于算子误差分析模块对于算子实例的准确性和稳定性判断，分别使用不同深度学习库中的算子实例构建模型实例，建立算子质量与模型质量之间的关系模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 运行 环境 误差 分析 深度 学习 模型 质量 评估 方法 | ||
【主权项】：
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