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申请/专利权人：中科南京软件技术研究院

摘要：本申请涉及人工智能领域，具体涉及一种神经网络的鲁棒性评估方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：基于待评估神经网络的应用任务，构建鲁棒性评估模型，鲁棒性评估模型包括量化评估指标以及n个级别的度量元；获取至少一个测试数据集，测试数据集与n个级别的度量元中n级度量元的标签一一对应；基于至少一个测试数据集对待评估神经网络进行测试，得到n级度量元的标签分别对应的测试值；对n级度量元的标签分别对应的测试值进行层次分析计算，得到量化评估指标的指标评估值，用于指示待评估神经网络的鲁棒性。由于鲁棒性评估模型基于待评估神经网络的应用任务构建，与应用任务高度匹配，从而n级度量元的标签可覆盖全部场景的数据。

主权项：1.一种神经网络的鲁棒性评估方法，其特征在于，所述方法包括：基于待评估神经网络的应用任务，构建鲁棒性评估模型，所述鲁棒性评估模型包括量化评估指标以及n个级别的度量元；其中，所述n个级别的度量元中i-1级度量元包括至少一个i级度量元，所述i级度量元从属于所述i-1级度量元，所述n个级别的度量元中的一级度量元从属于所述量化评估指标，所述n为大于或等于2的正整数，所述i为小于或等于所述n的正整数；获取至少一个测试数据集，所述测试数据集与所述n个级别的度量元中n级度量元的标签一一对应；基于所述至少一个测试数据集对所述待评估神经网络进行测试，得到所述n级度量元的标签分别对应的测试值；针对每个n级度量元的标签，统计相应n级度量元的标签对应的测试数据集中测试样本的数量；所述每个n级度量元的标签对应有测试数据集，每个测试数据集中包括有若干个测试样本，测试样本用于对待评估神经网络进行测试；计算相应n级度量元的标签中测试样本的数量，占同属性标签中测试样本的总数量的第一概率分布比，所述同属性标签包括相应n级度量元的标签，且所述同属性标签从属于同一个n级度量元；获取第二概率分布比，所述第二概率分布比是指实际场景中相应n级度量元的标签出现的概率；基于所述第一概率分布比和第二概率分布比，修正相应n级度量元的标签的测试值，得到修正后的测试值，所述修正后的测试值用于进行层次分析计算；对所述n级度量元的标签分别对应的修正后的测试值进行层次分析计算，得到所述量化评估指标的指标评估值，所述指标评估值用于指示所述待评估神经网络的鲁棒性。

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百度查询： 中科南京软件技术研究院 神经网络的鲁棒性评估方法、装置、设备及存储介质