一种面向图像分类神经网络模型的可靠性预测方法

本发明提出一种面向图像分类神经网络模型的可靠性预测方法，包括训练可靠性模型，然后利用训练完成的可靠性模型，对用于图像分类的、待预测的神经网络模型进行可靠性预测，其中，按照神经网络模型的训练和测试两方面，可靠性模型的输入特征包括模型训练因子和模型测试因子，所述模型训练因子表征影响神经网络可靠性的数据与模型因素，所述模型测试因子用于表征神经网络测试的充分性；可靠性模型的输出为神经网络模型的可靠性预测结果。本发明根据神经网络模型的特点，分解分析了其可靠性的影响因素和关键参数，构建了基于支持向量回归的神经网络模型可靠性预测方法，可以有效提升神经网络模型可靠性预测的准确性、泛化性和容错性。