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龍圖騰網(wǎng)恭喜華為技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于模型動(dòng)態(tài)行為的可解釋性方法及相關(guān)裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113947178B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202010683161.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0464；該發(fā)明授權(quán)一種基于模型動(dòng)態(tài)行為的可解釋性方法及相關(guān)裝置是由紀(jì)守領(lǐng);李長(zhǎng)江;時(shí)杰;方成方設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-07-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于模型動(dòng)態(tài)行為的可解釋性方法及相關(guān)裝置在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于模型動(dòng)態(tài)行為的可解釋性方法及相關(guān)裝置，應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，其中，一種基于模型動(dòng)態(tài)行為的可解釋性方法，包括：獲取圖像數(shù)據(jù)中目標(biāo)像素點(diǎn)的非對(duì)稱動(dòng)態(tài)邊界，非對(duì)稱動(dòng)態(tài)邊界包括左動(dòng)態(tài)邊界和右動(dòng)態(tài)邊界；對(duì)目標(biāo)像素點(diǎn)的左動(dòng)態(tài)邊界和右動(dòng)態(tài)邊界進(jìn)行差量操作，獲得目標(biāo)像素點(diǎn)的左右動(dòng)態(tài)邊界之差；根據(jù)多個(gè)像素點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的左右動(dòng)態(tài)邊界之差，獲得圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)像素點(diǎn)集合，目標(biāo)像素點(diǎn)集合包括多個(gè)像素點(diǎn)中一個(gè)或多個(gè)左右動(dòng)態(tài)邊界之差超過第一閾值的像素點(diǎn)。實(shí)施本申請(qǐng)實(shí)施例，忠實(shí)于原模型的情況下，精確解釋該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本發(fā)明授權(quán)一種基于模型動(dòng)態(tài)行為的可解釋性方法及相關(guān)裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于模型動(dòng)態(tài)行為的可解釋性方法，其特征在于，包括： 獲取圖像數(shù)據(jù)中目標(biāo)像素點(diǎn)的非對(duì)稱動(dòng)態(tài)邊界，所述圖像數(shù)據(jù)為目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)，所述目標(biāo)像素點(diǎn)為所述圖像數(shù)據(jù)中多個(gè)像素點(diǎn)中的任意一個(gè)，所述非對(duì)稱動(dòng)態(tài)邊界包括左動(dòng)態(tài)邊界和右動(dòng)態(tài)邊界，所述左動(dòng)態(tài)邊界為所述目標(biāo)像素點(diǎn)的像素點(diǎn)值的下邊界，所述右動(dòng)態(tài)邊界為所述目標(biāo)像素點(diǎn)的像素點(diǎn)值的上邊界，且所述目標(biāo)像素點(diǎn)的像素點(diǎn)值在所述左動(dòng)態(tài)邊界和所述右動(dòng)態(tài)邊界之間變化時(shí)，所述圖像數(shù)據(jù)在所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的分類結(jié)果不變； 對(duì)所述目標(biāo)像素點(diǎn)的所述左動(dòng)態(tài)邊界和所述右動(dòng)態(tài)邊界進(jìn)行差量操作，獲得所述目標(biāo)像素點(diǎn)的左右動(dòng)態(tài)邊界之差； 根據(jù)所述多個(gè)像素點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的左右動(dòng)態(tài)邊界之差，獲得所述圖像數(shù)據(jù)的目標(biāo)像素點(diǎn)集合，所述目標(biāo)像素點(diǎn)集合包括所述多個(gè)像素點(diǎn)中一個(gè)或多個(gè)左右動(dòng)態(tài)邊界之差超過第一閾值的像素點(diǎn)； 根據(jù)所述多個(gè)像素點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)的左右動(dòng)態(tài)邊界之差，獲取所述目標(biāo)像素點(diǎn)集合的動(dòng)態(tài)邊界范圍； 根據(jù)所述動(dòng)態(tài)邊界范圍，獲得所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的魯棒性邊界范圍，所述魯棒性邊界范圍在所述動(dòng)態(tài)邊界范圍之內(nèi)，且用于確定輸入所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型后的分類結(jié)果。

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