[发明专利]深度神经网络模型公平性测试方法、系统、设备及介质有效
| 申请号： | 202011403188.6 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112433952B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 沈超;降伟鹏;蔺琛皓;王骞;李琦 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 张海平 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于机器学习领域，公开了一种深度神经网络模型公平性测试方法、系统、设备及介质，包括获取若干样本，并查询待测试神经网络模型得到各样本的预测结果，利用已知预测结果的样本进行聚类为样本簇，并分别训练替代模型，在每个样本簇上基于对应的替代模型，生成新的种子样本集合，并对取出的种子施加扰动，进而使其在很大概率上变成违反公平性条件的样本，并基于对当前发现的违反公平性的样本施加多次扰动，来发现更多的违反公平性条件的样本，用来充分验证深度神经网络模型公平性。该方法使用限制少，充分满足了现实应用中模型不可获取，访问次数受限，且只能获得输出的预测结果的实际限制，整体性能高效，很好的实现黑盒公平性测试的任务。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 神经网络 模型 公平性 测试 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安交通大学，未经西安交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011403188.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种混酸中氟硼酸的检测方法
- 下一篇：传感器清洁组件、传感器和空调系统
