[发明专利]一种基于KL散度的神经网络模型性能评估方法在审
| 申请号： | 202210281756.2 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114861866A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 韩振华;李艳鹏;欧阳鹏 | 申请（专利权）人： | 北京清微智能信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京索睿邦知识产权代理有限公司 11679 | 代理人： | 朱玲 |
| 地址： | 102600 北京市大兴区北京经济技*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及神经架构搜索领域，公开了一种基于KL散度的神经网络模型性能评估方法，首先由需要评估的神经网络模型加载测试样本，然后提取出神经网络的特征，并用t‑SNE的方法对提取出的特征进行降维，最后，根据降维后的真实数据概率分布和噪声数据概率分布计算出KL散度，并基于KL散度对模型进行评估。本发明公开的方法流程完善，实用性强，很好解决了传统神经网络模型评估计算资源占用高、评估时间长的问题，为神经网络的设计和优化提供了很好的参考和依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 kl 神经网络 模型 性能 评估 方法 | ||
【主权项】：
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