[发明专利]一种神经网络鲁棒性的度量方法及计算机设备在审
| 申请号： | 202110453580.X | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN115249056A | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 黄诚强;胡崝;裴珂 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06T5/00 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 聂秀娜 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请实施例公开了一种神经网络鲁棒性的度量方法及计算机设备，可应用于人工智能领域，该方法包括：根据霍夫丁不等式中误差接受上限参数的值和概率上限参数的值确定样本数量N，并根据第一上下界(即神经网络的鲁棒性的上下界)对初始样本施加干扰得到N个干扰样本，并将干扰样本输入神经网络得到预测结果，最后根据预测结果更新第一上下界得到第二上下界，并在神经网络满足鲁棒性精度要求的情况下，将第二上下界中的下界作为神经网络鲁棒性评分。本申请首次将霍夫丁不等式应用到神经网络鲁棒性度量上来，使得神经网络之间的鲁棒性有相同的度量标准，此外，利用统计学原理从数学上保证神经网络鲁棒性度量结果的可信以及可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 鲁棒性 度量 方法 计算机 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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