[发明专利]一种用于神经网络处理器的故障检测方法有效
| 申请号： | 202010809877.0 | 申请日： | 2020-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN112115009B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 李雯;王颖;李华伟;李晓维 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F11/26 | 分类号： | G06F11/26;G06N3/063 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于神经网络处理器的故障检测方法，所述检测方法包括:S1、根据待检测处理器的应用场景，获取该场景中对故障敏感的测试样本组成的测试集；S2、将所述测试集输入待检测处理器中进行神经网络推理；S3、计算待检测处理器对测试集进行神经网络推断后的分类置信度与无故障神经网络处理器对测试集进行神经网络推断后的分类置信度的置信度偏差，根据所述置信度偏差判断待检测处理器是否发生故障。其中，置信度偏差大于预设的偏差阈值的待检测处理器被判定为发生了故障。基于本发明，深度学习处理器只需要完成神经网络推断计算就可以高效地检测故障的发生，显著降低了故障检测的开销，提高了检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 神经网络 处理器 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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