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本发明涉及机器学习技术领域,公开了一种面向黑盒模型的表征诊断、模型比较、训练样本收集的方法与系统,可实现自动解释黑盒模型的内部逻辑,得到表示黑盒模型内部逻辑的“与或图”模型,从而实现面向黑盒模型的表征诊断、模型比较、训练样本收集。其包括:提供某一黑盒模型;将样本输入黑盒模型,样本包含一定维度的输入单元;基于黑盒模型的中层输出特征,对样本的输入单元间交互配合的作用进行建模,计算输入单元形成间组合的交互强度,将黑盒模型表示为输入单元间组合间的“与加关系”;优化交互计算中各输入单元上的基准值,使得从黑
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114462291 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202111155124.3
(22)申请日 2021.09.29
(71)申请人 上海交通大学
地址 200240
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