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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
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112861933 B
(45)授权公告日 2022.08.12
(21)申请号 202110088772.5 G06K 9/62 (2022.01)
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