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Verificación de deep learning

Entrene redes de imágenes sólidas y verifique la solidez de la red de imágenes.

La verificación de deep learning es un conjunto de técnicas para evaluar las propiedades de las redes neuronales profundas. Por ejemplo, puede verificar las propiedades de solidez de una red, calcular los límites de salida de la red y encontrar ejemplos adversarios.

El paquete de soporte Deep Learning Toolbox™ Verification Library permite realizar pruebas de la solidez de las propiedades de redes de deep learning. Use esta biblioteca para verificar si una red de deep learning es sólida frente a ejemplos adversarios, calcular los límites de salida para un conjunto de límites de entrada y detectar datos fuera de distribución.

  • Use la función verifyNetworkRobustness para verificar la solidez de la red con ejemplos adversarios. Una red es sólida frente a entradas adversarias si la clase predicha de la red no cambia cuando la entrada se perturba entre los límites de entrada inferior y superior especificados. Para un conjunto de límites de entrada, la función comprueba si la red es sólida frente a ejemplos adversarios entre esos límites de entrada y devuelve verified, violated o unproven.

  • Use la función estimateNetworkOutputBounds para estimar el intervalo de valores de salida que devuelve la red cuando la entrada está entre los límites inferior y superior especificados. Use esta función para estimar la sensibilidad de las predicciones de la red con respecto a la perturbación de la entrada.

  • Utilice la función networkDistributionDiscriminator para crear un discriminador de distribución que separe los datos en datos fuera de distribución y dentro de distribución.

Funciones

estimateNetworkOutputBounds Estimate output bounds of deep learning network (desde R2022b)
verifyNetworkRobustnessVerify adversarial robustness of deep learning network (desde R2022b)
networkDistributionDiscriminator Deep learning distribution discriminator (desde R2023a)
isInNetworkDistributionDetermine whether data is within the distribution of the network (desde R2023a)
distributionScoresDistribution confidence scores (desde R2023a)

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