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龍圖騰網恭喜北京理工大學申請的專利一種卷積神經網絡圖像識別分類決策的解釋方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115147656B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210819142.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種卷積神經網絡圖像識別分類決策的解釋方法是由邱昌卿;金福生;余潤德;馬波;袁野;王國仁設計研發完成，并于2022-07-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種卷積神經網絡圖像識別分類決策的解釋方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種卷積神經網絡圖像識別分類決策的解釋方法，首先將經特征圖擾動的圖像輸入神經網絡模型，通過分類輸出層得到神經元激活值；然后，用所述神經元激活值除以所述特征圖相對應的懲罰因子后，輸入softmax層，得到目標類的分數，作為所述特征圖的權重，最后，根據多張所述特征圖的權重，得到解釋圖。本發明通過一個參數實現了根據需要放大縮小特征圖的平均值之間的差距，調節了softmax函數放大縮小特征的重要程度，大大減少了計算量，并且該方法可根據使用者想要的標準生成熱力圖與解釋圖，具有非常好的適用性和非常高的解釋可信度，此外，該方法可用于任何卷積神經網絡，沒有模型結構的限制。

本發明授權一種卷積神經網絡圖像識別分類決策的解釋方法在權利要求書中公布了：1.一種卷積神經網絡圖像識別分類決策的解釋方法，其特征在于，S1、獲取測試圖像特征圖的權重：測試圖像經其特征圖擾動后輸入神經網絡模型，通過分類輸出層得到神經元激活值；所述神經元激活值除以所述特征圖相對應的懲罰因子后，輸入softmax層，得到目標類的分數，作為所述特征圖的權重，所述懲罰因子根據所述測試圖像特征圖的像素平均值確定；所述特征圖相對應的懲罰因子為所述特征圖平均值的a倍值，所述a通過如下步驟獲得：S11、在一定范圍內以一定間隔遍歷參數a，對所述范圍內遍歷的每個參數a,重復執行S12-S14，直至遍歷結束；S12、根據當前參數a的值確定懲罰因子，用所述神經元激活值除以所述懲罰因子后，輸入softmax層，得到目標類的分數，作為所述特征圖的權重，S13、根據多個所述特征圖的權重將多張特征圖進行線性加權求和，經上采樣、ReLU函數運算及歸一化處理后，得到熱力圖；S14、判斷所述熱力圖是否更為合理，若更為合理，將所述當前參數a的值作為最優解；判斷所述熱力圖是否更為合理的方法為：S141、根據所述熱力圖，在所述測試圖像中分別保留得分最高的前x％,2x％,3x％,...nx％像素，其余像素置為0，得到的n張圖像，其中，m-xnx＝m,m為原輸入圖像的像素個數；S142、將所述n張圖像輸入所述神經網絡模型，得到n個目標類分數，對所述n個目標類分數求和得到總分數，根據所述總分數判斷是否更為合理；S2、根據多張所述特征圖的權重，將多張所述特征圖進行線性加權求和，上采樣到所述測試圖像大小，經ReLU函數運算和歸一化后，得到熱力圖，將所述熱力圖與所述測試圖像疊加，得到所述測試圖像解釋圖。

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