[发明专利]一种深度神经网络模型可视化解释方法及系统有效
| 申请号： | 202110088772.5 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112861933B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 葛仕明;化盈盈 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种深度神经网络模型可视化解释方法及系统。该方法包括：给定待解释的输入图片，利用变分自编码器生成合成图片；通过深度神经网络模型对合成图片打标签，依据合成图片的标签是否变化将合成图片分为两类，得到合成标签，从而得到合成数据集；在合成数据集上训练可解释模型，将深度神经网络模型的知识蒸馏到可解释模型中；根据训练好的可解释模型，建立输入图片和深度神经网络模型的预测结果的对应关系，进而得到一张显著图，从而实现对深度神经网络决策结果的解释。本发明能够提高深度神经网络模型的可解释性，使模型透明化，使用户更好地理解深度神经网络的决策过程，从而促进模型的实际部署，推动人工智能领域研究的发展。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 神经网络 模型 可视化 解释 方法 系统 | ||
【主权项】：
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