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- [发明专利]一种基于神经支持决策树的图像分类可解释方法-CN202111321714.9在审
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孔祥维;李至立
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浙江大学
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2021-11-09
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2022-02-11
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G06V10/764
- 本发明公开了一种基于神经支持决策树的图像分类可解释方法。首先获取训练好的用于图像分类任务的CNN,并提取其全连接层参数向量,视为叶节点的代表向量,利用聚合层次聚类不断寻找相似节点并生成父节点及其代表向量,直至根节点,得到嵌入CNN的神经支持决策树;然后将待测图像输入CNN模型,输入神经支持决策树,得到一条从根节点到叶节点的决策链路及各节点的决策判别概率;最后利用Grad‑CAM计算链路上不同中间节点下所有叶节点的热力图,并根据相似叶节点的概率进行加权叠加,最终输出结合热力图与决策树的视觉解释本发明使得学习模型决策的过程不仅能以过程化的决策树展示,同时还能产生揭示决策关注重点的热力图,达到了更好的解释效果。
- 一种基于神经支持决策树图像分类可解释方法
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