申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院;北京好医生云医院管理技术有限公司

申请日：2020-05-07

公开（公告）日：2020-09-11

公开（公告）号：CN111652350A

主分类号：G06N3/04(20060101)

分类号：G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.04.07#授权;2020.10.13#实质审查的生效;2020.09.11#公开

摘要：一种神经网络可视化解释方法及弱监督定位物体方法，该神经网络可视化解释方法包括如下步骤：S1、定义神经网络模型的注意力；S2、将所述注意力通过所述神经网络模型的全连层进行反向传播；S3、将所述注意力通过所述神经网络模型的卷积层进行反向传播；S4、将所述注意力通过所述神经网络模型的池化层进行反向传播；S5、在所述神经网络模型的输入层得到注意力图，将所述注意力图作为所述神经网络模型的可视化解释。本方法可以对被视为黑箱的神经网络的决策过程给出可视化解释，解释网络决策的依据，解释网络决策失误的原因，同时还可以用于弱监督定位物体方法，在弱监督定位物体的实验中取得了很有竞争力的结果。

主权项：1.一种基于注意力反向传播的神经网络可视化解释方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、定义神经网络模型的注意力；S2、将所述注意力通过所述神经网络模型的全连层进行反向传播；S3、将所述注意力通过所述神经网络模型的卷积层进行反向传播；S4、将所述注意力通过所述神经网络模型的池化层进行反向传播；S5、在所述神经网络模型的输入层得到注意力图，将所述注意力图作为所述神经网络模型的可视化解释。

全文数据：

权利要求：

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