基于关键路径的深度神经网络异常检测

本研究解决了深度神经网络的可解释性和防御性缺乏的问题。通过提取关键路径并运用遗传进化和变异的方法，本工作为异常检测提供了一种新颖的办法，发现异常输入在这些关键路径上的激活模式与正常输入显著不同。实验结果表明，该方法在各类异常检测中表现优异，具有广泛的适用性。

本研究通过提取关键路径，运用遗传算法和变异方法，解决深度神经网络的可解释性和防御性问题，提出了一种新的异常检测方法，实验结果显示其表现优异。

可解释性 异常检测 深度神经网络 神经网络 遗传算法 防御性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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