[发明专利]一种基于专家交互学习的深度判别模型的解释结果修正方法在审
| 申请号： | 202310061482.0 | 申请日： | 2023-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN116246144A | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 王煜淇;戴大伟;夏书银;王国胤 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/25;G06N3/042;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于可解释技术领域，具体涉及一种基于专家交互学习的深度判别模型的解释结果修正方法，包括：获取图像，并将图像分成预测训练集、解释训练集；通过预测训练集对resnet18网络模型进行训练，并加入修正模块，得到解释判别模型；将解释训练集中的图像输入解释判别模型，得到每个像素对模型决策的重要程度的可解释热力图；通过专家知识对可解释热力图进行交互，得到判别结果；将错误解释输入解释判别模型的修正模块进行错误解释结果修正；对修正后的解释结果进行评估。本发明本发明通过使用主动学习的训练策略、专家知识交互以及对网络模型可解释结果的修正，提高了网络模型的可解释能力，提高了用户对于网络模型的信任程度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 专家 交互 学习 深度 判别 模型 解释 结果 修正 方法 | ||
【主权项】：
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