[发明专利]一种针对深度学习程序进行神经元变异的测试方法在审
| 申请号： | 201910724153.3 | 申请日： | 2019-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN112346956A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 陈振宇;沈维军;万俊;房春荣 | 申请（专利权）人： | 南京慕测信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 针对 深度 学习 程序 进行 神经元 变异 测试 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种针对深度学习程序进行神经元变异的测试方法，其特征是通过对深度学习的神经网络中的神经元进行变异，变异方式主要包括：改变连接权重、增加或减少单个神经元、修改某个神经元的偏移量、修改某个神经元的激活函数、屏蔽输入的某个维度等方式。
2.根据权利要求1所述的改变连接权重，主要是通过改变某两个神经元之间的连接权重值实现的，有两种方式改变权重值：按照一定比例(如百分之10以上)增加或减少权重；让权重变号，在正、负之间改变；把权重值设为0，相当于剪断神经元之间的连接。
3.根据权利要求1所述的增加或减少单个神经元，是指选取神经网络的隐藏层中的某一层中，增加或者减少某个神经元，增加神经元的时候也随机增加他与相邻连接神经元的权重。
4.根据权利要求1所述的屏蔽输入的某个维度，是指把某个维度的输入置为无效，比如不管真实输入是什么，输入到神经网络的都恒为0。
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