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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

发明专利有效专利

申请号：
CN202010714667.3
IPC分类号：G06F11/36G06N3/04G06N3/08
申请日期：
2020-07-23
申请人：
深圳慕智科技有限公司

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著录项信息

专利名称	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
申请号	CN202010714667.3	申请日期	2020-07-23
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-03	公开/公告号	CN111881033A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F11/36 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F11/00 错误检测；错误校正；监控（在基于记录载体和传感器之间的相对运动而实现的信息存储中的错误检测、校正或监控所用的方法或装置入 G11B 20/18；监控，即，监控记录或重现的进程入G11B 27/36；静态存储中所用的方法或装置入G11C29/00）〔1，4，2006.01〕 G06F11/36 通过软件的测试或调试防止错误〔7〕	IPC分类号	G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08查看分类表>
申请人	深圳慕智科技有限公司	申请人地址	广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南九道10号深圳湾科技生态园10栋9*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳慕智科技有限公司	当前权利人	深圳慕智科技有限公司
发明人	陈振宇;章许帆;许子桓;刘佳玮
代理机构	暂无	代理人	暂无

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。

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