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2023-06-10 发布于四川
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一种基于注意力图的可解释局部迁移互学习方法.pdf

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本发明公开了一种基于注意力图迁移的局部互学习方法，致力于提高模型注意力图标注精度，从而提升模型的可解释性。首先采用两个轻量模型，在迁移过程中，模型间通过Pearson算法度量注意力图之间的距离，随着训练过程互相学习对方注意力图。为了避免负迁移的影响，注意力图进行了区域划分，设置阈值，选择高相似度的注意力图部分进行迁移。本发明所提出算法与最先进方法相比分别实现了可视化可解释性置信度28.2％的平均下降率和29.5％的平均增长率，在很大程度上优于其他基于输入扰动与基于类激活映射的方法，同时能够标注样

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112926696 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 202110426494.X (22)申请日 2021.04.20 (71)申请人江苏大学地址 21

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