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申请/专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日：2022-11-01
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118302770A
主分类号：G06N3/08
分类号：G06N3/08;G06N3/0455;G06N5/045
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本申请公开了一种模型的解释方法、装置、设备以及计算机存储介质，属于计算机技术领域。所述方法将目标输入样本由原始特征空间转换至嵌入空间，并在嵌入空间中生成扰动数据集，并获取该扰动数据集中邻域向量的权重；之后可以将扰动数据集转换回原始特征空间，并依据得到的数据训练得到目标数据分析模型的可解释模型，并依据该可解释模型获取解释结果。该方法通过建立一个与待解释的数据分析模型相关的可解释模型的方式，以使得该方法能够对结构复杂的黑盒模型进行解释，解决了相关技术中模型的解释方法的实用性较低的问题，实现了提高模型的解释方法的实用性的效果。
主权项：一种模型的解释方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标数据分析模型的目标输入样本，所述目标输入样本包括多个特征；将所述目标输入样本由原始特征空间转换至嵌入空间中，得到嵌入向量，所述原始特征空间为所述目标输入样本所在的特征空间；基于所述嵌入向量生成邻域扰动数据集，所述邻域扰动数据集包括所述嵌入向量邻域中的多个第一邻域向量；基于所述多个第一邻域向量与所述嵌入向量之间的距离，确定每个所述第一邻域向量的权重，所述距离与所述第一邻域向量的权重负相关；将所述邻域扰动数据集转换至所述原始特征空间，得到原始扰动数据集，所述原始扰动数据集包括多个第二邻域向量；将所述多个第二邻域向量输入所述目标数据分析模型，得到多个输出向量；以所述多个第二邻域向量、所述多个输出向量以及所述第一邻域向量的权重作为训练样本，对待训练可解释模型进行训练，得到可解释模型；基于所述可解释模型得到所述目标数据分析模型针对所述目标输入样本中所述多个参数的权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 京东方科技集团股份有限公司 模型的解释方法、装置、设备以及计算机存储介质
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