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申请/专利权人：中国科学院微电子研究所
摘要：本发明公开一种脉冲神经网络鲁棒性评估方法、装置及设备，本发明涉及人工智能领域，用于解决现有技术中无法准确评估脉冲神经网络算法模型的问题。应用于脉冲神经网络模型鲁棒性评估系统，评估系统包括对抗攻击框架、权重量化框架以及脉冲神经网络模型框架；脉冲神经网络模型框架获取数据集，基于数据集训练得到脉冲神经网络模型；权重量化框架对脉冲神经网络模型进行权重量化，对抗攻击框架对多个类别的图像信息进行对抗扰动的叠加，生成对抗图像，并确定对应的对抗样本；将对抗样本注入量化后的脉冲神经网络模型中，进行对抗鲁棒性的评估。可以准确评估脉冲神经网络算法模型的质量，且易于实现和操作，具有扩展性。
主权项：1.一种脉冲神经网络鲁棒性评估方法，其特征在于，脉冲神经网络鲁棒性评估方法应用于脉冲神经网络模型鲁棒性评估系统，所述脉冲神经网络模型鲁棒性评估系统包括对抗攻击框架、权重量化框架以及脉冲神经网络模型框架；方法包括：所述脉冲神经网络模型框架获取数据集；所述数据集中包含多个类别的图像信息；基于所述数据集训练得到脉冲神经网络模型；所述权重量化框架对所述脉冲神经网络模型进行权重量化，得到量化后的脉冲神经网络模型；所述对抗攻击框架对多个类别的图像信息进行对抗扰动的叠加，生成对抗图像，并确定对应的对抗样本；将对抗样本注入量化后的脉冲神经网络模型中，进行对抗鲁棒性的评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院微电子研究所 一种脉冲神经网络鲁棒性评估方法、装置及设备
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