[发明专利]基于数据可视化的卷积神经网络优化方法及装置在审
| 申请号： | 202210269009.7 | 申请日： | 2022-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN114723001A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 冯旸赫;陈丽;黄金才;刘忠;程光权;梁星星;许乃夫;张驭龙 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 唐品利 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于数据可视化的卷积神经网络优化方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：利用初始神经网络的softmax层定义预测的条件概率，根据逻辑规则数据定义规则正则化的条件概率；根据预测的条件概率和规则正则化的条件概率的KL散度设置为优化的卷积神经网络的目标函数；以及将逻辑规则数据设置为优化的卷积神经网络的约束条件；根据约束条件和所述目标函数，建立优化的卷积神经网络的求解模型；通过寻优算法对所述求解模型进行寻优，得到目标函数的最优解；目标函数的最优解为优化后的卷积神经网络。采用本方法能够能够提高神经网络可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 可视化 卷积 神经网络 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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