基于卷积响应以及权重稀疏化技术的分布外数据检测方法

本申请涉及神经网络技术领域，本申请提供一种基于卷积响应以及权重稀疏化技术的分布外数据检测方法，不需要干预神经网络模型的训练过程或改变其结构，而是基于卷积核的工作原理，本发明设计的技术方案步骤包括：S10：神经网络最后一个卷积层的卷积核对数据样本的卷积操作得到的卷积响应经过全连接层得到最终的分类输出S20：聚焦于最后一层的卷积响应输出设计检测分数ScoreOOD来捕获卷积核对ID与OOD的响应差异，表示为S30：利用权重稀疏化技术，对不同通道的响应输出Ri进行筛选；S40：根据筛选出来的响应输出得到改良后的ScoreOOD。本申请设计OOD检测分数并提出权重稀疏化策略增强了神经网络分类器在面对OOD数据时的鲁棒性。