可解释的深度网络抗噪音干扰性逐层评估方法
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大小：1204 K
標(biāo)簽： 抗干扰性评估 可解释性 神经网络
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文檔介紹：在复杂应用场景中，深度神经网络易受噪音数据干扰，如何客观、有效、可靠地评估深度网络的抗噪音干扰性已成为智能化技术开发的关键问题之一。然而，现有的评估方法只能对网络抗噪音干扰性进行整体评估，且不具备可解释的理论依据。为了解决上述问题，基于闵可夫斯基差线性可分性度量，提出一种深度神经网络逐层抗噪音干扰性评估方法，实现了神经网络抗噪音干扰性的可解释性评估。该方法可以对深度网络各隐层数据映射行为进行定量分析，解析噪音干扰对网络各隐层的影响机理，进而建立面向网络隐层的可解释抗噪音干扰性评估方法。
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