[發明專利]神經網絡性能評估方法及裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110101506.1
• 申請日: 2021-01-26
• 公開（公告）號: CN112801287A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 陳博宇;李楚鳴;孫明
• 申請（專利權）人: 商湯集團有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強;董文俊

本申請公開了一種神經網絡性能評估方法及裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括：獲取第一待評估神經網絡；所述第一待評估神經網絡包括第一批歸一化層；依據所述第一批歸一化層的至少一個第一參數，得到所述第一待評估神經網絡的第一性能分數；所述第一性能分數與所述第一待評估神經網絡輸出的第一特征向量所攜帶的信息量呈正相關。

技術領域

本申請涉及機器學習技術領域，尤其涉及一種神經網絡性能評估方法及裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

得益于強大的性能，近幾年神經網絡被廣泛應用于圖像處理領域，用以執行各種圖像處理任務。例如，使用神經網絡對執行圖像分類任務，又例如，使用神經網絡執行圖像識別任務。由于結構不同的神經網絡，性能也不相同。在執行相同的圖像處理任務時，不同結構的神經網絡所得到的處理結果的準確度不同。因此，如何評估神經網絡的性能具有非常重要的意義。

發明內容

本申請提供一種神經網絡性能評估方法及裝置、電子設備及存儲介質。

第一方面，提供了一種神經網絡性能評估方法，所述方法包括：

獲取第一待評估神經網絡；所述第一待評估神經網絡包括第一批歸一化層；

依據所述第一批歸一化層的至少一個第一參數，得到所述第一待評估神經網絡的第一性能分數；所述第一性能分數與所述第一待評估神經網絡輸出的第一特征向量所攜帶的信息量呈正相關。

結合本申請任一實施方式，所述第一待評估神經網絡的輸入包括待處理圖像；所述第一特征向量所攜帶的信息包括所述待處理圖像的語義信息。

結合本申請任一實施方式，所述待處理圖像包括待檢測對象，所述待處理圖像的語義信息包括所述待檢測對象的語義信息；或，

所述待處理圖像包括待識別對象，所述待處理圖像的語義信息包括所述待識別對象的語義信息。

結合本申請任一實施方式，所述第一批歸一化層為所述第一待評估神經網絡中的最后一層。

結合本申請任一實施方式，所述依據所述第一批歸一化層的至少一個第一參數，得到所述第一待評估神經網絡的第一性能分數，包括：

對所述至少一個第一參數進行目標處理，得到至少一個第二參數；所述目標處理包括：計算絕對值或計算偶次冪；

依據所述至少一個第二參數，得到所述第一性能分數。

結合本申請任一實施方式，所述依據所述至少一個第二參數，得到所述第一性能分數，包括：

依據所述至少一個第二參數的均值，得到所述第一性能分數。

結合本申請任一實施方式，所述第一待評估神經網絡包括第一神經網絡模塊和第二神經網絡模塊；所述第一神經網絡模塊與所述第二神經網絡模塊以串聯的形式連接，且所述第一神經網絡模塊的最后一層為所述第一批歸一化層；所述第二神經網絡模塊包括第二批歸一化層；

所述依據所述至少一個第二參數的均值，得到所述第一性能分數之前，所述方法還包括：

依據所述第二批歸一化層的至少一個第三參數，得到所述第二神經網絡模塊的第二性能分數；

所述依據所述至少一個第二參數的均值，得到所述第一性能分數，包括：

計算所述至少一個第二參數的均值，得到所述第一神經網絡模塊的第三性能分數；

依據所述第二性能分數和所述第三性能分數，得到所述第一性能分數。

結合本申請任一實施方式，所述依據所述第二批歸一化層的至少一個第三參數，得到所述第二神經網絡模塊的第二性能分數，包括：

對所述至少一個第三參數進行所述目標處理，得到至少一個第四參數；