一种场景识别任务模型的可解释性方法

摘要

本发明公开了一种场景识别任务模型的可解释性方法，具体步骤包括如下：利用全连接层的性质来理解场景识别任务模型决策与高层神经元之间的关系，其次借助语义分割模型提供的语义分割标签来理解场景识别任务模型高层神经元的内部表征，最后结合上述两个步骤的知识来建模场景识别任务模型经数据训练后从数据中学习到的知识结构。本发明提供了一种场景识别任务模型的可解释性方法，能够解释基于深度学习技术的场景识别任务模型内部逻辑与包含的知识结构，提高对于模型的信任。