[发明专利]基于可解释性算法的模型鲁棒性优化方法在审
| 申请号： | 202310533528.4 | 申请日： | 2023-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN116561539A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 王涵;潘毅 | 申请（专利权）人： | 珠海中科先进技术研究院有限公司;中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F18/21 | 分类号： | G06F18/21;G06F18/241;G06F18/214;G16H50/70 |
| 代理公司： | 郑州白露专利代理事务所(普通合伙) 41230 | 代理人： | 侯申飞 |
| 地址： | 519000 广东省珠海市高新区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于可解释性算法的模型鲁棒性优化方法，所述包括以下操作步骤：S1：针对多个AI医学分类任务，收集数据；S2：对模型学习数据进行预处理；S3：对原数据量较大的分类任务进行建模；S4：基于可解释性对数据进行进一步消歧和预处理；S5：在分类过程中，对过往层进行CAM可解释性分析；S6：对过往层的可解释性进行评价；S7：将具备可解释性的层与之后的各层进行跳接，实现算法优化；S8：测试该算法的鲁棒性。本发明所述的基于可解释性算法的模型鲁棒性优化方法，本研究提出了一个优化模型，使得改进模型的可解释性更高，此外，迁移学习在处理数据量较小的图像分类中可以显示出明显的优势，显示出解决训练数据集小的问题的潜力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 解释性 算法 模型 鲁棒性 优化 方法 | ||
【主权项】：
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