[发明专利]一种基于特征图和类激活映射的深度学习应用组件可解释方法在审
| 申请号： | 202010714632.X | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111858353A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 陈振宇;顾雪晴;尹伊宁 | 申请（专利权）人： | 深圳慕智科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/36 | 分类号： | G06F11/36;G06F16/904;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区粤海街道高*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于特征图和类激活映射的深度学习应用组件可解释方法，其特征是围绕深度学习应用评估，基于可视化技术，对深度学习模型的输入、模型静态结构、模型动态推理过程等信息进行可视化展示，加强测试人员对深度学习技术的理解，进而实现对于深度学习应用的质量评估。本发明给软件测试人员提供了直观的理解，详细的信息被提取、重新排列、转换和可视化。本发明有以下有益效果：对于深度学习应用的评估，可借助输入对抗样本后，模型的表现行为可视化加以体现。并主要围绕基于特征图(feature map)的深度学习应用组件可视化，基于类激活映射的模型推理过程可视化，基于可视化的深度学习应用评估方法三方面展开。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 激活 映射 深度 学习 应用 组件 可解释 方法 | ||
【主权项】：
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