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申请/专利权人：北京微电子技术研究所;北京时代民芯科技有限公司
摘要：本发明涉及一种用于神经网络的软错误定位方法及系统，包括获取神经网络前向传播时的中间数据，在数据中确定分析数组；使用肖维纳准则对数组进行异常判断；根据异常值出现节点及位置完成软错误定位。本发明利用了神经网络的冗余性，利用同一节点内数据的相关性，对前向传播中的软错误进行定位，提高了神经网络的稳定性和性能。
主权项：1.一种用于神经网络的软错误定位方法，其特征在于包括如下步骤：S1、从被测神经网络模型的验证集中提取网络输入数据，作为待推理样本；S2、将待推理样本输入至被测神经网络模型中，通过神经网络模型前向传播，获取神经网络模型前向传播过程中节点的输出张量；所述输出张量为节点的输出数据，为L1×L2×...×Ln-1×Ln维数组，输出张量中元素下标分别为l1，l2，...ln，...ln-1，ln；l1∈[0,L1-1]，l2∈[0,L2-1]，ln-1∈[0,Ln-1-1]，ln∈[0,Ln-1]；S3、将节点的输出张量元素下标中l1,l2,...ln,...ln-1定义为位置，ln定义为上下文标号，将同一位置的Ln个元素以上下文标号ln作为索引组成数组，所有待推理样本输出的同一节点的输出张量同一位置的数组，构成该节点同一位置的上下文信息分析数组，该节点所有位置的上下文信息分析数组构成上下文信息分析集合；S4、根据肖维纳准则ChauvenetCriterion，判断节点上下文信息分析集合中每个位置的上下文信息分析数组是否异常，若存在异常值，则确定该节点输出数据存在软错误；若该节点的上下文信息分析集合中所有数组均不存在异常值，认为该节点输出张量不存在软错误，继续神经网络的前向传播，重复S2至S4直至完成所有节点的前向传播。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京微电子技术研究所 北京时代民芯科技有限公司 一种用于神经网络的软错误定位方法及系统
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