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一种基于遗传算法的卷积神经网络训练成果检测及可视化方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法的卷积神经网络训练成果检测及可视化方法,属于人工智能技术领域,使用CNN中的卷积核,通过运用遗传算法拟合出神经网络学习到的特征,由数量巨大的CNN的卷积核拟合形成图像,该图像是CNN所认为的最符合当前学习内容的可视化表达;实现输入一个标签,得到一幅由训练好的CNN认为正确的图像,以检测该卷积神经网络的训练成果。本发明可以通过观察可视化的学习结果直观地调整模型参数和神经网络架构,结果直观,可读性强,可以较好的应用于模型参数调整和架构更新指导。

著录项

  • 公开/公告号CN109598341A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201811390102.3

  • 申请日2018-11-21

  • 分类号

  • 代理机构济南信达专利事务所有限公司;

  • 代理人陈婷婷

  • 地址 250100 山东省济南市高新区孙村镇科航路2877号研发楼一楼

  • 入库时间 2024-02-19 08:16:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20181121

    实质审查的生效

  • 2019-04-09

    公开

    公开

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