[发明专利]一种基于测地线度量的流形网络建模可解释性方法在审
| 申请号： | 202011502227.8 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN114723956A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 史泽林;向伟;刘天赐;刘云鹏;蓝德岩;刘鑫 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G06V10/42 | 分类号： | G06V10/42;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于测地线度量的流形网络建模可解释性方法，本发明首先利用黎曼流形对原始图像进行流形特征建模，从而将提取的特征子空间作为深度学习网络的输入；之后，基于特征子空间的测地线距离与反向传播模型，对流形上的深度学习网络进行梯度模型推导，对流形弯曲程度指标进行定义，通过计算深度网络特征层间的测地线距离，最终输出各层特征空间的流形弯曲程度指标。本发明有效利用数据的几何结构，对深度特征的特征空间进行流形建模，从流形空间的几何角度对深度学习的有效性原理进行分析，通过计算深度学习网络特征空间的测地线距离，提供了一种深度学习网络的可解释性方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 地线 度量 流形 网络 建模 解释性 方法 | ||
【主权项】：
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