发明专利已授权

基于神经通路激活状态的深度学习模型测试方法与装置

📄 申请号：CN202010324434.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-04-22

公开号

CN111428818B

公开日

2023-06-02

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_82

IPC 分类号

G06V10_82 , G06V10_774 , G06V10_764 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习模型人工智能算法神经网络软件测试深度学习模型

应用场景

深度学习模型验证, 人工智能软件测试, 智能系统可靠性评估, 神经网络鲁棒性分析, 工业AI质检

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摘要

本发明公开了一种基于神经通路激活状态的深度学习测试样本的生成方法及装置，方法包括以下步骤：1)获取图数据集与深度学习模型；2)预训练深度学习模型并获得神经通路激活状态特征矩阵；3)构建样本批次；4)变异操作；5)生成测试样本，其中包括计算变异样本与神经通路激活状态特征矩阵的距离，保持神经通路激活状态一致的情况下，根据梯度上升最大化修改测试样本与原始样本的距离并最终生成数据集与相应深度学习模型的测试集。该方法可以根据深度学习模型内部神经元与神经元、层与层之间的联系，有针对性地生成测试样本。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于昇腾处理器的指节纹和指静脉身份识别装置

当前第 / 件

基于动态卷积图神经网络的鱼类行为分析方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_82)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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