【英语版】国际标准 ISO/IEC TR 24029-1:2021 EN Artificial Intelligence (AI) — Assessment of the robustness of neural networks — Part 1: Overview 人工智能 (AI) 神经网络鲁棒性评估 第1部分:概述.pdf
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ISO/IECTR24029-1:2021EN“人工智能(AI)—神经网络的稳健性评估—第1部分:概述”是一个关于人工智能(AI)的标准技术报告。它涉及到神经网络的稳健性评估,旨在帮助人们理解和评估神经网络在各种不同情况和环境下的表现和适应性。
神经网络是一种广泛用于各种人工智能任务(如图像识别、语音识别、自然语言处理等)的机器学习模型。然而,神经网络在处理某些类型的数据或执行某些任务时可能会面临一些挑战,例如对噪声的敏感性和对异常值的易变性。这些挑战可能会导致神经网络的表现不如预期,甚至在某些情况下出现错误或误导性的结果。
因此,评估神经网络的稳健性对于确保其在实际应用中的表现至关重要。该标准提供了评估神经网络稳健性的框架和方法,包括但不限于对神经网络训练数据的来源、处理和验证的考虑,以及对神经网络在各种不同情况和环境下的表现和适应性的评估。
该标准的第一部分概述了评估神经网络稳健性的目标、范围和方法,以及评估过程中需要考虑的关键因素和步骤。它还提供了一些有用的指南和建议,以帮助人们在实际应用中评估神经网络的稳健性,并采取适当的措施来提高神经网络的性能和可靠性。
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