本发明专利技术公开了一种计算机视觉模型的验证系统，涉及计算机视觉模型验证技术领域，包括数据监控模块、异常识别模块、异常判断模块、风险分类模块以及应对措施模块；数据监控模块，将图形处理器的运行过程划分为若干个固定监测窗口，建立一个实时监控系统，针对每个固定监测窗口。本发明专利技术通过实时监控和机器学习模型智能识别图形处理器的异常，及时检测和处理潜在问题，提高系统稳定性，确保模型精度，特别在医疗诊断、自动驾驶等关键领域，综合分析异常数据，分类风险等级，采取针对性措施，优化资源配置，提升运行效率，分类管理不同风险等级的异常，最大限度保证任务完成和系统稳定，提高应变能力和决策效率。
1、计算机视觉模型的验证系统是一种用于评估和测试计算机视觉模型性能的机制。它通过对模型进行一系列严格的测试，使用独立的验证数据集来检查模型的预测准确性、鲁棒性和泛化能力。这些验证数据集通常包含与训练数据集不同但具有相似特征的数据，以确保模型在现实世界中能够有效工作，而不仅仅是在训练数据上表现良好。
2、验证系统还包括一系列的度量标准，如精度、召回率、f1分数等，用于量化模型的性能。此外，验证系统可能涉及交叉验证、a/b测试等方法，以确保评估结果的可靠性和稳定性。通过这些过程，验证系统可以帮助开发者识别模型的潜在问题，进行必要的调整和优化，从而提高模型在实际应用中的表现。
3、计算机视觉模型的验证系统通常会使用到gpu(图形处理器)来加速深度学习模型的训练和推理过程。由于计算机视觉任务涉及大量的图像数据处理和复杂的矩阵运算，图形处理器的并行计算能力使其能够同时处理多组数据，大幅度缩短训练时间，提高模型的训练效率。此外，图形处理器在推理阶段能够快速执行模型的计算，确保实时或接近实时的响应能力。这对于需要快速处理和分析大量图像数据的应用场景，如自动驾驶、实时监控和医疗影像分析等，尤为重要。图形处理器还支持处理更大规模的数据集和更复杂的模型结构，增强了系统的整体性能和处理能力。总之，图形处理器在计算机视觉模型的验证系统中扮演着不可或缺的角色，通过提供高效的计算能力和快速的处理速度，确保模型能够准确、高效地完成各项任务。
>4、现有技术存在以下不足：5、计算机视觉模型的验证系统使用图形处理器加速深度学习模型的训练和推理时，若图形处理器的并行计算能力存在潜在异常但是系统未及时察觉，首先，gpu计算能力异常会导致计算错误，训练过程中产生错误的权重更新，导致模型无法正确学习数据特征，最终生成不准确的模型，严重影响模型的预测性能，其次，在关键应用场景如医疗诊断、自动驾驶和金融风险评估中，模型的预测错误可能导致严重的后果，如误诊、交通事故等。
6、在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种计算机视觉模型的验证系统，通过实时监控系统和机器学习模型，对图形处理器的并行计算能力进行智能化识别，及时检测和处理潜在异常，显著提高系统稳定性，避免计算错误导致的模型训练不准确和预测性能下降。尤其在医疗诊断、自动驾驶和金融风险评估等关键应用中，确保模型精度至关重要。利用机器学习综合分析异常数据，确定异常性质并分类风险等级，使系统能够采取有针对性地应对措施，优化资源配置，提升运行效率。通过分类管理不同风险等级的异常，系统在资源有限的情况下最大限度保证任务完成和稳定运行，提高应变能力和决策效率，确保计算机视觉模型验证系统高效、安全地运行，以解决上述
技术介绍
中的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种计算机视觉模型的验证系统，包括数据监控模块、异常识别模块、异常判断模块、风险分类模块以及应对措施模块；
3、数据监控模块，将图形处理器的运行过程划分为若干个固定监测窗口，建立一个实时监控系统，针对每个固定监测窗口，实时获取图形处理器的并行计算能力数据，并对获取的数据进行异常分析处理；
4、异常识别模块，利用机器学习模型对异常分析处理的数据进行综合分析，对图形处理器的并行计算能力潜在异常进行智能化识别；
5、异常判断模块，当监控系统检测到潜在的并行计算能力异常时，对图形处理器的并行计算过程进一步分析，判断该潜在异常是偶然性异常还是非偶发性异常；
6、风险分类模块，一旦确定异常为非偶发性异常，对潜在异常的风险等级进行分类，具体的风险等级划分为高风险潜在异常、中等风险潜在异常以及低风险潜在异常；
7、应对措施模块，针对不同风险等级的潜在异常，分别采取不同类型的应对措施，确保验证系统在各种情况下稳定高效地运行。
8、优选的，获取图形处理器的并行计算能力数据，其中包括图形处理器的计算吞吐量信息和浮点运算错误率信息，获取后，对图形处理器的计算吞吐量信息和浮点运算错误率信息进行异常分析处理后，生成计算吞吐量下降指数和浮点运算错误率指数。
9、优选的，获取图形处理器的计算吞吐量信息，获取后，对计算吞吐量信息进行异常分析处理后，生成计算吞吐量下降指数，具体的步骤如下：
10、在固定监测窗口下，获取图形处理器加速深度学习模型训练和推理过程时的实时计算吞吐量，并将实时计算吞吐量按照时间序列用函数comp(t)进行表示；
11、将实时计算吞吐量comp(t)与预先设定的计算吞吐量参考阈值进行比对分析，将小于计算吞吐量参考阈值的实时计算吞吐量重新标定为comp'(t)；
12、基于实时计算吞吐量comp'(t)获取计算吞吐量下降指数，获取的表达式为：式中，compμ表示计算吞吐量下降指数，tx和ty分别表示实时计算吞吐量小于计算吞吐量参考阈值的起始时间和终点时间，compthreshold表示计算吞吐量参考阈值。
13、优选的，获取图形处理器的浮点运算错误率信息，获取后，对图形处理器的浮点运算错误率信息进行异常分析处理后，生成浮点运算错误率指数，具体的步骤如下：
14、在固定监测窗口内，收集图形处理器的浮点运算错误数据，包括总浮点运算次数n和浮点运算错误次数e；
15、使用收集到的数据计算浮点运算错误率，计算的表达式为：其中，r表示浮点运算错误率；
16、将浮点运算错误划分为轻微错误、中度错误以及严重错误，并将固定监测窗口内图形处理器的轻微错误次数、中度错误次数以及严重错误次数分别标定为e1、e2、e3，计算加权浮点运算错误率，计算的表达式为：式中，rw表示加权浮点运算错误率，w1、w2、w3分别表示轻微错误次数、中度错误次数以及严重错误次数的权重，w1<w2<w3；
17、对加权浮点运算错误率进行平滑处理，使用指数移动平均来减少波动影响，平滑处理后的浮点运算错误率的计算公式为：rema(k)＝α·rw(t)+(1-α)·rw(t-1)，式中，rema(t)表示第k个时间窗口的平滑浮点运算错误率，rw(t)是当前窗口的加权错误率，α是平滑系数；
18、计算浮点运算错误率指数，计算的表达式为：式中，iema表示浮点运算错误率指数，σ是历史错误率的标准差，即前n个固定检测窗口的错误率的标准差，用于调整指数的灵敏度。
19、优选的，利用机器学习模型对异常分析处理的数据进行综合分析的具体过程如下：
20、获取到图形处理器加速深度学习模型训练和推理过程时在固定监测窗口内生成的计算吞吐量下降指数compμ和浮点运算错误率指数iema后，将计算吞吐量下降指数compμ和浮点运算错本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，包括数据监控模块、异常识别模块、异常判断模块、风险分类模块以及应对措施模块；
2.根据权利要求1所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，获取图形处理器的并行计算能力数据，其中包括图形处理器的计算吞吐量信息和浮点运算错误率信息，获取后，对图形处理器的计算吞吐量信息和浮点运算错误率信息进行异常分析处理后，生成计算吞吐量下降指数和浮点运算错误率指数。
3.根据权利要求2所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，获取图形处理器的计算吞吐量信息，获取后，对计算吞吐量信息进行异常分析处理后，生成计算吞吐量下降指数，具体的步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，获取图形处理器的浮点运算错误率信息，获取后，对图形处理器的浮点运算错误率信息进行异常分析处理后，生成浮点运算错误率指数，具体的步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，利用机器学习模型对异常分析处理的数据进行综合分析的具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，将图形处理器加速深度学习模型训练和推理过程在固定监测窗口下生成的并行计算下浮评估系数与预先设定的并行计算下浮评估系数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：
7.根据权利要求6所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，当图形处理器加速深度学习模型训练和推理过程生成潜在异常信号，获取后续若干个并行计算下浮评估系数建立分析集合进行综合分析，判断潜在异常是偶然性异常还是非偶发性异常，具体的步骤如下：
8.根据权利要求7所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，当图形处理器加速深度学习模型训练和推理过程存在非偶然性异常时，将获取的若干个并行计算下浮评估系数分别与第一梯度参考阈值和第二梯度参考阈值进行比对分析，其中，下浮评估系数参考阈值小于第一梯度参考阈值，第一梯度参考阈值小于第二梯度参考阈值，将大于等于下浮评估系数参考阈值并且小于第一梯度参考阈值的下浮评估系数的数量标记为b1，将大于等于第一梯度参考阈值并且小于第二梯度参考阈值的下浮评估系数的数量标记为b2，将大于等于第二梯度参考阈值的下浮评估系数的数量标记为b3，通过b1、b2以及b3建立数据分析模型，生成风险评估系数，通过风险评估系数对潜在异常的风险等级进行评估，依据的公式为：式中，k1、k2、k3分别为b1、b2以及b3的权重系数，且0<b1<b2<b3均大于0。
9.根据权利要求8所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，将风险评估系数与第一风险评估系数参考阈值和第二风险评估系数参考阈值进行比对分析，其中，第一风险评估系数参考阈值小于第二风险评估系数参考阈值，比对分析的结果如下：
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【技术特征摘要】
1.一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，包括数据监控模块、异常识别模块、异常判断模块、风险分类模块以及应对措施模块；
2.根据权利要求1所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，获取图形处理器的并行计算能力数据，其中包括图形处理器的计算吞吐量信息和浮点运算错误率信息，获取后，对图形处理器的计算吞吐量信息和浮点运算错误率信息进行异常分析处理后，生成计算吞吐量下降指数和浮点运算错误率指数。
3.根据权利要求2所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，获取图形处理器的计算吞吐量信息，获取后，对计算吞吐量信息进行异常分析处理后，生成计算吞吐量下降指数，具体的步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，获取图形处理器的浮点运算错误率信息，获取后，对图形处理器的浮点运算错误率信息进行异常分析处理后，生成浮点运算错误率指数，具体的步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，利用机器学习模型对异常分析处理的数据进行综合分析的具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种计算机视觉模型的验证系统，其特征在于，将图形处理器加速深度学习模型训练和推理过程在固定监测窗口下生成的并行计算下浮评估系数与预先设定的并行计算下浮评估系数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱沁雅，潘烨怡，刘英祺，
申请(专利权)人：兰州大学，
类型：发明
国别省市：
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