【摘 要】
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对卷积神经网络容错性的研究,是为了构建新型的更高可靠网络模型。真正的容错性,是指在系统架构层发生异常时,神经网络仍然能保持正常应用功能的能力。在航天领域,空间辐射环境引发的软错误,会给系统的稳定运行和卷积神经网络应用带来隐患。因此,基于软错误的卷积神经网络容错性研究尤为重要。本文将围绕这方面的内容,设计适用于视觉卷积神经网络容错性研究的软错误激发系统。利用系统级仿真平台,本文对系统架构层的关键硬件
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对卷积神经网络容错性的研究,是为了构建新型的更高可靠网络模型。真正的容错性,是指在系统架构层发生异常时,神经网络仍然能保持正常应用功能的能力。在航天领域,空间辐射环境引发的软错误,会给系统的稳定运行和卷积神经网络应用带来隐患。因此,基于软错误的卷积神经网络容错性研究尤为重要。本文将围绕这方面的内容,设计适用于视觉卷积神经网络容错性研究的软错误激发系统。利用系统级仿真平台,本文对系统架构层的关键硬件组件和上层卷积神经网络应用程序进行建模,并通过故障注入的方式,模拟了软错误的产生,构造了基于故障注入的软错误发生系统。与此同时,本文设计了系统架构层和应用程序层的数据收集方案,形成自动化的软错误发生与数据样本收集架构。为了对软错误进行激发,需得到故障从架构层向程序层传播的路径,本文通过二态贝叶斯离散网络,将系统架构层和应用程序层的观测节点进行分层级联分析,通过不同层次化的结构与参数学习,得到了贝叶斯网络拓扑结构和贝叶斯条件概率表。对拓扑图的正向推理可检测贝叶斯网络的准确性,对其逆向推理可定位在数据损坏（SDC）故障发生的情况下,最有可能出现异常的关键寄存器。为了使卷积神经网络的故障表现集更加完善,本文通过贝叶斯分权故障注入的方式,设计了软错误故障激发方案以获取更多的故障样本,依据贝叶斯权重,调整各寄存器所占的注入次数比,使得在故障实验次数不变、时间开销一致的情况下,将原先平铺注入时3.33%的SDC故障发生率提升到6.11%。
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