神经网络的测试方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种神经网络的测试方法和装置，可以从多个维度来测试神经网络的性能。该方法包括：基于第一神经网络与第二神经网络之间的通信连接，获得目标信息的N个维度的性能度量值，该第一神经网络是基于与第二神经网络之间的通信连接训练得到的；基于该N个维度的性能度量值，确定第一神经网络的性能是否达标；其中，N≥2且为整数。通过基于多个维度的性能度量值来测试第一神经网络的性能，兼顾多个维度的性能，在多个维度的性能之间获得平衡，从而有利于提升系统性能。从而有利于提升系统性能。从而有利于提升系统性能。

【技术实现步骤摘要】
神经网络的测试方法和装置


[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种神经网络的测试方法和装置。

技术介绍

[0002]为了提高通信系统的性能，神经网络(neural network，NN)逐渐应用于通信设备中，以获得收发两端的联合优化，提高整体性能。以信道状态信息(channel state information，CSI)的反馈和重构为例，终端设备可基于神经网络对CSI进行量化和压缩，生成空口信息。网络设备可基于神经网络对空口信息进行解压缩，以重构信道。
[0003]然而，CSI的反馈过程中，反馈开销和反馈精度是相对立的两个维度的性能。为了控制较低的反馈开销，反馈精度往往受到影响；而为了提高反馈精度，反馈开销又会增加。如何获得这样一种神经网络，使得网络设备和终端设备之间能够在多个性能之间获得较高的折衷效率，比如在CSI反馈场景下，在反馈开销和反馈精度之间获得较高的折衷效率，是亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了神经网络的测试方法和装置，以期在多个性能之间获得较高的折衷效率，从而提升系本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种神经网络的测试方法，其特征在于，包括：基于第一神经网络与第二神经网络的通信连接，获得目标信息的N个维度的性能度量值，所述第一神经网络是基于与所述第二神经网络的通信连接训练得到的；基于所述N个维度的性能度量值，确定所述第一神经网络的性能是否达标；N≥2，且N为整数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二神经网络与N个维度的性能指标对应；以及所述基于所述N个维度的性能度量值，确定所述第一神经网络的性能是否达标，包括：基于所述N个维度的性能指标，以及所述N个维度的性能度量值，确定所述第一神经网络的性能是否达标；其中，所述N个维度中的每个维度对应有一个性能度量值和一个性能指标，在所述N个维度的性能度量值均达到或超出各自对应维度的性能指标的情况下，确定所述第一神经网络的性能达标。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述N个维度的性能度量值均能够达到或超出各自对应维度的性能指标的情况下，确定所述第一神经网络的性能达标，包括：在所述N个维度中的P个维度的性能度量值分别为各自对应维度的性能指标的情况下，若其余N
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P个维度的性能度量值也能达到或超出各自对应维度的性能指标，则确定所述第一神经网络的性能达标；其中N＞P≥1，P为整数。4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于与所述第二神经网络之间的通信连接，以及与所述第二神经网络对应的N个维度的性能指标，对所述第一神经网络进行训练。5.如权利要求1至4中的任一项所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络是配置在待入网的第一通信设备中的M个神经网络中的一个，所述N个维度的性能指标是标准化的M套性能指标中的一套性能指标，所述M套性能指标与所述M个神经网络对应，每套性能指标用于测试所对应的一个神经网络的性能；M≥1且为整数；以及所述方法还包括：在所述M个神经网络中的每个神经网络的性能达到所对应的性能指标的情况下，允许所述第一通信设备入网使用；或在所述M个神经网络中至少有一个神经网络的性能未达到所对应的性能指标的情况下，不允许所述第一通信设备入网使用。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述M个神经网络的性能均达标的情况下，将所述M个神经网络与所述M套性能指标的对应关系保存至所述第一通信设备中。7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述第二神经网络为Z个参考神经网络中的一个，所述Z个参考神经网络用于所述M个神经网络的性能测试；M≥Z≥1，且Z为整数。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，M＝Z，所述Z个参考神经网络中的每个参考神经网络对应所述M套性能...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晔，金黄平，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：