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【正版授權(quán)-英語(yǔ)版】 ISO/IEC TR 24029-1:2021 EN Artificial Intelligence (AI) - Assessment of the robustness of neural networks - Part 1: Overview_第1頁(yè)
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基本信息:

  • 標(biāo)準(zhǔn)號(hào):ISO/IEC TR 24029-1:2021 EN
  • 標(biāo)準(zhǔn)名稱(chēng):人工智能 (AI) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性評(píng)估 第1部分:概述
  • 英文名稱(chēng):Artificial Intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural networks — Part 1: Overview
  • 標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài):現(xiàn)行
  • 發(fā)布日期:2021-03-10

文檔簡(jiǎn)介

ISO/IECTR24029-1:2021ENArtificialIntelligence(AI)—Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks—Part1:Overview主要涵蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)健性評(píng)估的基本概念、評(píng)估方法、評(píng)估流程和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)等。以下是詳細(xì)的解釋?zhuān)?/p>

一、基本概念

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于模擬人腦神經(jīng)元工作原理的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它通過(guò)訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)并生成有用的預(yù)測(cè)或模式。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性是指其在各種不同情況下都能穩(wěn)定工作的能力,包括但不限于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量、計(jì)算資源、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等。評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性是為了更好地理解其在不同情況下的表現(xiàn),以確保其在實(shí)際應(yīng)用中的穩(wěn)定性和可靠性。

二、評(píng)估方法

評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)健性的方法主要有以下幾種:

1.統(tǒng)計(jì)分析:通過(guò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分析,識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值和異常模式,從而評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。

2.實(shí)驗(yàn)測(cè)試:通過(guò)在不同的輸入數(shù)據(jù)集上測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,觀察其在不同情況下的表現(xiàn),從而評(píng)估其穩(wěn)健性。

3.模型比較:通過(guò)對(duì)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的對(duì)比分析,識(shí)別出更穩(wěn)健的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

三、評(píng)估流程

評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)健性的流程主要包括以下步驟:

1.數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理:收集足夠數(shù)量的輸入數(shù)據(jù)并進(jìn)行必要的預(yù)處理,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練:根據(jù)需要選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練。

3.模型評(píng)估和測(cè)試:通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析、實(shí)驗(yàn)測(cè)試和模型比較等方法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行評(píng)估和測(cè)試,識(shí)別出其穩(wěn)健性表現(xiàn)。

4.結(jié)果分析和報(bào)告:根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行分析和報(bào)告,為決策者提供參考建議。

四、評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)

評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)健性的標(biāo)準(zhǔn)主要包括以下幾個(gè)方面:

1.準(zhǔn)確性:評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同輸入數(shù)據(jù)下的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

2.穩(wěn)定性:評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同情況下(如不同的硬件設(shè)備、不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等)的性能表現(xiàn)。

3.可解釋性:評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果的可解釋性,以便更好地理解其工作原理。

4.安全性:評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)的安全性,確保用戶(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全。

ISO/IECTR24029-1:2021ENArtificialIntelligence(AI)—Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks—Part1:Ove

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