基于采样的深度神经网络测试方法研究

• 作 者: 苏警
• 机 构: 安徽电子信息职业技术学院软件学院
• 出 处: 佳木斯大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2020年05期
• 关键词: 深度神经网络 测试样本采样 交叉熵 deep neural networktest sample samplingcross entropy

为了确保深度神经网络模型在实际应用中的性能,提出了基于采样的深度神经网络测试方法。该方法以深度学习模型所学习到的表征为条件,在最小化交叉熵的情况下,从高维的测试样本中进行采样。该方法仅需要少量的测试样本就可以完成对深度神经网络的测试。实验结果表明,与随机采样相比,该方法能获得更低的均方误差,且具有较高的鲁棒性。