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专利名称：一种深度神经网络的可解释生成方法专利类型：发明专利
发明人：安竹林,胡小龙,程坦,徐勇军申请号：CN202010162181.3申请日：20200310公开号：CN111353587A公开日：20200630
摘要：本发明公开了一种深度神经网络的可解释生成方法，包括：S1、挖掘推理路径：获取预训练网络和数据集，采用关键数据路由路径挖掘所述数据集中每一条数据在预训练网络的神经网络中对应的推理路径；S2、聚合推理路径：将同一类数据的推理路径进行聚合，得到该类数据对应的网络结构；S3、组合网络结构：将同一类数据对应的网络结构进行组合，得到针对特定任务进行推理的子网络，运用子网络进行针对于若干类网络的分类任务，可有效节省网络的存储和计算消耗。
申请人：中国科学院计算技术研究所厦门数据智能研究院
地址：361000 福建省厦门市软件园三期凤岐路208-3号
国籍：CN
代理机构：厦门致群专利代理事务所(普通合伙)
代理人：刘兆庆
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