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一种深度学习隐层特征的可解释化方法

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本发明公开了一种深度学习隐层特征的可解释方法，属于深度学习技术领域，包括：将影像输入深度学习模型，勾勒出目标检测对象图斑P，并且在深度学习模型中得到隐层特征集合Y；建立知识图谱，通过知识图谱进行特征推荐，并根据推荐从图斑P提取出特征集合Z；通过一定的方法建立起特征集合Y与特征集合Z之间的联系，使特征集合Y中部分特征实现，由于该部分可解释特征从特征集合Y提取而来，命名为特征集合Y'。

著录项

公开/公告号CN113886595A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-04

原文格式PDF
申请/专利权人北京数慧时空信息技术有限公司;
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申请/专利号CN202111110993.4
发明设计人李贵现;白莉霜;邹圣兵;
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申请日2021-09-18
分类号G06F16/36(20190101);G06F16/33(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构44258 深圳市港湾知识产权代理有限公司;
代理人袁斌
地址 100070 北京市丰台区海鹰路1号院1号楼航天海鹰科技大厦207
入库时间 2023-06-19 13:32:21

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