[发明专利]一种基于非局部邻关系学习的深度神经网络层次分析方法在审
| 申请号： | 202011515028.0 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112598115A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 蒋雯;肖陶;黄凯;耿杰;邓鑫洋 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非局部邻关系学习的深度神经网络层次分析方法，包括以下步骤：构建待分析的深度神经网络；输入数据集样本,获取深度网络相邻两层的特征图样本对；利用空间金字塔池化网络对相邻层特征图样本对进行变换组合；将变换后的相邻层特征图样本对输入孪生变分自编码器，训练非局部邻关系学习模型；利用训练好的非局部邻关系学习模型获得相邻层特征图样本对的隐空间向量对；利用同一样本的所有隐空间向量对计算深度网络在该样本识别时的各层级贡献度，进而计算所有样本的平均层级贡献度。本发明提出的非局部邻关系学习方法，可以在不影响深度网络本身决策的前提下进行层次化分析，并且可以应用于不同的深度神经网络模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 关系 学习 深度 神经网络 层次 分析 方法 | ||
【主权项】：
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