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申请/专利权人：兰州大学
申请日：2023-12-28
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118015329A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06F17/16;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明公开了一种解释卷积神经网络模型分类依据的符号化执行方法，包括：首先，以一张符号化图像作为目标卷积神经网络模型的输入，并对网络模型进行符号化执行；基于符号化执行的结果，构造一个与网络模型具有等价计算语义的符号化模型。提取符号化模型中符号变量对应的权值，获得一个像素敏感值分布矩阵。最后，以给定的一张真实图像与像素敏感值分布矩阵点乘计算后的值作为计算依据，输出一张对应的显著图用于解释网络模型偏好的对象以及背景特征。本发明不仅可以对于卷积神经网络模型偏好的对象特征进行准确性解释，而且可以对于网络模型偏好的背景特征进行准确性解释。
主权项：1.一种解释卷积神经网络模型分类依据的符号化执行方法，其特征在于，包括以下步骤：获取符号化图像，选取待解释模型，基于所述符号化图像对所述待解释模型进行符号化执行；基于符号化执行的结果构建符号化模型，提取所述符号化模型中各个符号变量的对应权值，构建像素敏感值分布矩阵；根据给定的真实图像与所述像素敏感值分布矩阵，获得显著图，通过所述显著图对待解释模型的偏好对象及背景特征进行多维度解释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 一种解释卷积神经网络模型分类依据的符号化执行方法
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