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【正版授权-英语版】 ISO/IEC TR 24029-1:2021 EN Artificial Intelligence (AI) - Assessment of the robustness of neural networks - Part 1: Overview_第1页
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基本信息：

  • 标准号：ISO/IEC TR 24029-1:2021 EN
  • 标准名称：人工智能 (AI) 神经网络鲁棒性评估 第1部分：概述
  • 英文名称：Artificial Intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural networks — Part 1: Overview
  • 标准状态：现行
  • 发布日期：2021-03-10

文档简介

ISO/IECTR24029-1:2021ENArtificialIntelligence(AI)—Assessmentoftherobustnessofneuralnetworks—Part1:Overview主要涵盖了神经网络稳健性评估的基本概念、评估方法、评估流程和评估标准等。以下是详细的解释：

一、基本概念

神经网络是一种基于模拟人脑神经元工作原理的机器学习算法，它通过训练大量的数据来学习并生成有用的预测或模式。而神经网络的稳健性是指其在各种不同情况下都能稳定工作的能力，包括但不限于输入数据的质量、计算资源、网络架构等。评估神经网络的稳健性是为了更好地理解其在不同情况下的表现，以确保其在实际应用中的稳定性和可靠性。

二、评估方法

评估神经网络稳健性的方法主要有以下几种：

1.统计分析：通过对输入数据的统计特征进行分析，识别数据中的异常值和异常模式，从而评估神经网络的鲁棒性。

2.实验测试：通过在不同的输入数据集上测试神经网络的性能，观察其在不同情况下的表现，从而评估其稳健性。

3.模型比较：通过对不同神经网络架构的对比分析，识别出更稳健的网络架构。

三、评估流程

评估神经网络稳健性的流程主要包括以下步骤：

1.数据收集和预处理：收集足够数量的输入数据并进行必要的预处理，确保数据质量和一致性。

2.神经网络模型训练：根据需要选择合适的神经网络模型并进行训练。

3.模型评估和测试：通过统计分析、实验测试和模型比较等方法对神经网络模型进行评估和测试，识别出其稳健性表现。

4.结果分析和报告：根据评估结果进行分析和报告，为决策者提供参考建议。

四、评估标准

评估神经网络稳健性的标准主要包括以下几个方面：

1.准确性：评估神经网络在不同输入数据下的预测准确性。

2.稳定性：评估神经网络在不同情况下（如不同的硬件设备、不同的网络环境等）的性能表现。

3.可解释性：评估神经网络的预测结果的可解释性，以便更好地理解其工作原理。

4.安全性：评估神经网络在处理敏感数据时的安全性，确保用户隐私和数据安全。

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

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