基于分析和混合故障注入的深度神经网络可靠性评估方法、系统、设备及介质

基于分析和混合故障注入的深度神经网络可靠性评估方法、系统、设备及介质，涉及机器学习领域。本发明是为了解决现有DNN的可靠性评估方法耗时长且无法提供关键的可靠性指标，无法量化评估系统可靠性的问题。本发明所述的基于分析和混合故障注入的深度神经网络可靠性评估方法，搜寻目标深度神经网络的脆弱性范围；对所述目标深度神经网络中各神经元的每一位均执行位翻转，计算各神经元在位翻转前后输出结果的差异，判断各位对应的差异是否落入所述脆弱性范围内，是则将位分类为脆弱，否则将位分类为非脆弱；根据分类结果分别计算所述目标深度神经网络的层脆弱性因子、神经元脆弱性因子和位脆弱性因子，实现对所述目标深度神经网络可靠性的评估。