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公开(公告)号：CN116452945A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310210844.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种解构图像生成网络中层表征的方法和装置，属于生成式对抗网络及可解释性应用技术领域。本方法将传统的GAN修改为可解释的GAN而不需要手动标注语义特征。该发明设计一种残差函数来优化通过解构中层表征来增强模型可解释性。本发明提出的方法可以实现无监督学习，使得每组滤波器自觉学习一致的视觉概念的图像区域，同时避免了人为标注语义的操作，更符合神经网络内部真实特性。
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