一種深度學習隱層特征的可解釋化方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111110993.4 申請日 -
公開（公告）號 CN113886595A 公開（公告）日 2022-01-04
申請公布號 CN113886595A 申請公布日 2022-01-04
分類號 G06F16/36（2019.01）I;G06F16/33（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 李貴現(xiàn);白莉霜;鄒圣兵 申請（專利權(quán)）人 北京數(shù)慧時空信息技術(shù)有限公司
代理機構(gòu) 深圳市港灣知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 袁斌
地址 100070北京市豐臺區(qū)海鷹路1號院1號樓航天海鷹科技大廈207
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種深度學習隱層特征的可解釋方法，屬于深度學習技術(shù)領(lǐng)域，包括：將影像輸入深度學習模型，勾勒出目標檢測對象圖斑P，并且在深度學習模型中得到隱層特征集合Y；建立知識圖譜，通過知識圖譜進行特征推薦，并根據(jù)推薦從圖斑P提取出特征集合Z；通過一定的方法建立起特征集合Y與特征集合Z之間的聯(lián)系，使特征集合Y中部分特征實現(xiàn)，由于該部分可解釋特征從特征集合Y提取而來，命名為特征集合Y'。