[发明专利]一种模型通用的深度神经网络表征可视化方法和装置在审
| 申请号： | 202010203794.7 | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN111401526A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 洪万福;王彬;钱智毅 | 申请（专利权）人： | 厦门渊亭信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市思明*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 为了解决现有技术中卷积神经网络可释性差的问题，本公开提供了一种卷积神经网络表征可视化方法、装置及训练方法，以提高卷积神经网络的可释性。卷积神经网络表征可视化方法，包括：在待可视化图像输入卷积神经网络后，获取第一特征图；反池化所述第一特征图以获得第二特征图；通过ReLU函数矫正所述第二特征图以获取第三特征图；反卷积或导向反向传播第三特征图以获得第一可视化特征图；显示所述第一可视化特征图。本申请还公开了相应的可视化装置，以及基于表征可视化方法的卷积神经网络训练方法。通过反池化、反激活、反卷积和导向反向传播运算，将卷积神经网络模型中待可视化层的特征激活情况进行显示，以提高卷积神经网络的可释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 通用 深度 神经网络 表征 可视化 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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