本发明提供了一种深度神经网络冗余可靠性度量方法、介质及设备，对深度神经网络的层节点基于权重信息进行聚类，利用几何中心理论标识深度神经网络的每个层的几何中心，构建基于故障注入策略的网络可靠性计算模型，基于自适应收敛策略提取网络的冗余可靠性；以介质执行基于几何中心理论的深度神经网络冗余可靠性度量方法的深度神经网络冗余可靠性度量程序；以计算机设备存储实现基于几何中心理论的深度神经网络冗余可靠性度量方法的计算机程序。本发明有助于提高识别精度、加快计算速度；在实现计算加速的同时有效量化不同输出对网络可靠性的影响，有助于相关人员及时了解掌握网络冗余度与可靠性的对应关系，为进一步决策提供有效参考与依据。