申请/专利权人：山东大学

申请日：2024-01-25

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744805A

主分类号：G06N5/045

分类号：G06N5/045;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了基于特征归因的图像分类解释及纠偏方法与系统；其中方法，包括：获取待分类图像，将待分类图像输入到训练后的图像分类模型中，输出分类结果；采用特征归因算法，对训练后的图像分类模型进行解释，得到预测解释；采用训练后的解释纠偏框架，对所述预测解释进行解释纠偏处理，得到纠偏后的解释。本发明提出了一种纠偏框架，通过学习标准解释来减少模型不确定性对解释的影响，其效率高于对大量模型的平均解释。

主权项：1.基于特征归因的图像分类解释及纠偏方法，其特征是，包括：获取待分类图像，将待分类图像输入到训练后的图像分类模型中，输出分类结果；采用特征归因算法，对训练后的图像分类模型进行解释，得到预测解释；采用训练后的解释纠偏框架，对所述预测解释进行解释纠偏处理，得到纠偏后的解释。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 基于特征归因的图像分类解释及纠偏方法与系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD