[发明专利]可视化卷积神经网络的方法有效
| 申请号： | 201710381902.8 | 申请日： | 2017-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN107392085B | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 邱春芳;陈继勋;成斌;王南松 | 申请（专利权）人： | 上海精密计量测试研究所;上海航天信息研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海航天局专利中心 31107 | 代理人： | 余岢 |
| 地址： | 201109 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明的可视化卷积神经网络的方法包括：1）准备数据集；2）自定义卷积神经网络输入层，并设置卷积神经网络特征抽取函数参数，生成卷积神经网络特征抽取程序；3）执行卷积神经网络特征抽取程序，抽取数据集中所有图片指定层所有神经元的响应特征，并保存；4）计算指定层神经元响应域参数；5）指定层单神经元最大响应可视化和更大响应特征可视化。本发明的可视化卷积神经网络的方法可很好地展示出神经元工作特点，有助于了解卷积神经网络如何实现其优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 可视化 卷积 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
可视化卷积神经网络的方法，其特征在于，包括：1）准备数据集；2）自定义卷积神经网络输入层，并设置卷积神经网络特征抽取函数参数，生成卷积神经网络特征抽取程序；3）执行卷积神经网络特征抽取程序，抽取数据集中所有图片指定层所有神经元的响应特征，并保存；4）计算指定层神经元响应域参数；5）指定层单神经元最大响应可视化和更大响应特征可视化。
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