[发明专利]时空图网络可解释方法、可视化方法及相关装置

摘要

本申请实施例提出一种时空图网络可解释方法、可视化方法及相关装置，涉及人工智能技术领域，其中时空图网络可解释方法包括：获取人体关键点的骨架序列、时间序列掩模向量和节点序列掩模向量，计算得到初始掩模向量，再根据初始掩模向量和骨架序列计算得到运动序列，将运动序列输入到预训练好的时空图网络模型，得到预测行为识别结果，利用预测行为识别结果迭代更新优化函数的参考值，得到用于解释时空图网络模型的目标掩模向量。本实施例中结合时间和空间的信息，利用目标掩模向量表征时间信息和空间信息对时空图网络模型判决结果的影响，解释时空图网络模型，从而能够针对性对时空图网络模型进行优化，以提高行为识别结果准确率和识别效率。