基于采样的深度神经网络测试方法研究

摘要

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。