[发明专利]一种模型可视化方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种模型可视化方法，所述方法包括：

获取目标网络模型的神经元和所述神经元之间的连接关系；

将所述神经元映射为节点，并将所述神经元之间的连接关系映射为对应的节点之间的连接线，以构建所述目标网络模型对应的节点关系图；所述连接线能够表征对应的连接关系的权重；

基于所述节点关系图生成所述目标网络模型对应的模型图像，并输出所述模型图像。

2.根据权利要求1所述的方法，所述获取目标网络模型中的神经元和所述神经元之间的连接关系，包括：

基于训练数据对所述目标网络模型的参数进行迭代更新的过程中，通过所述训练数据对所述目标网络模型的参数进行一次更新，则获取更新后的目标网络模型的神经元和所述神经元之间的连接关系；

其中，所述目标网络模型迭代更新过程中所获取的神经元和神经元的关联关系，能够得到所述目标网络模型迭代更新过程对应的模型图像集合。

3.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：

根据所述目标网络模型的参数在迭代更新过程的更新顺序，对所述目标网络模型对应的模型图像进行排序。

4.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

获取所述神经元之间的连接关系对应的权重；

根据所述权重对相应的连接关系所映射的连接线进行标识。

5.根据权利要求4所述的方法，所述根据所述权重对相应的连接关系所映射的连接线进行标识，包括：

根据所述权重，设置相应的连接关系所映射的连接线的粗细程度。

6.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：

根据所述权重的大小，按照从大到小的排序对所述权重进行排序；

确定排序结果中设定次序内的目标权重；

将所述目标权重对应的连接关系所连接的目标神经元，对所述目标神经元对应的目标节点进行标识。

7.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：

根据所述权重在所述目标网络模型训练过程中的变化程度，确定所述目标网络模型的泛化能力；

输出所述目标网络模型的泛化能力。

8.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：

在所述目标网络模型的收敛程度未达到收敛条件的情况下，根据所述连接关系对应的权重在所述目标网络模型训练过程中的变化程度，确定可疑连接关系对应的可疑连接线，对所述可疑连接线进行标识。

9.一种电子设备，所述电子设备包括：

获取模块，用于获取目标网络模型的神经元和所述神经元之间的连接关系；

构建模块，用于将所述神经元映射为节点，并将所述神经元之间的连接关系映射为对应的节点之间的连接线，以构建所述目标网络模型对应的节点关系图；所述连接线能够表征对应的连接关系的权重；

生成模块，用于基于所述节点关系图生成所述目标网络模型对应的模型图像；

输出模块，用于输出所述模型图像。

10.一种存储介质，所述存储介质上存储有模型可视化程序，所述模型可视化程序被处理器执行时，实现1至8中任一项所述的模型可视化方法的步骤。