深度学习方法（安全关键实现）
Deep Learning Methods — Safety-Critical Implementation
用多层神经网络（CNN/LSTM/Transformer）直接从原始或浅特征数据学习表示与预测。
01
定义
用多层神经网络（CNN/LSTM/Transformer）直接从原始或浅特征数据学习表示与预测。
02
公式与计算
ŷ = f_L(…f_2(f_1(x)))
训练：反向传播 + 梯度下降，需大量数据与正则化
03
适用时机
大规模波形/图像/声学数据（DAS 事件、生物声学、影像反演）、长序列预测。 用于安全关键场景（预警、联锁、自动控制）时须做冗余/表决、看门狗与越限自检，异常输入按失效安全处理。
04
关键参数
网络结构、数据量、训练策略、可解释性手段；安全版本关注中间结果一致性校验、看门狗超时与冗余表决，需进行故障注入测试。
05
注意事项
失效与边界SIYB 立场：深度学习在环境感知领域多为" promising / experimental"，落地前必须有本地验证集与失败案例说明。 安全关键实现以失效安全为原则，双通道一致性不一致时应降级或停机，并保留审计日志。
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