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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于专家交互学习的深度判别模型的解释结果修正方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116246144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310061482.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于专家交互学习的深度判别模型的解释结果修正方法是由王煜淇;戴大伟;夏书银;王国胤设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于专家交互学习的深度判别模型的解释结果修正方法在说明书摘要公布了：本发明属于可解释技术领域，具体涉及一种基于专家交互学习的深度判别模型的解释结果修正方法，包括：获取图像，并将图像分成预测训练集、解释训练集；通过预测训练集对resnet18网络模型进行训练，并加入修正模块，得到解释判别模型；将解释训练集中的图像输入解释判别模型，得到每个像素对模型决策的重要程度的可解释热力图；通过专家知识对可解释热力图进行交互，得到判别结果；将错误解释输入解释判别模型的修正模块进行错误解释结果修正；对修正后的解释结果进行评估。本发明本发明通过使用主动学习的训练策略、专家知识交互以及对网络模型可解释结果的修正，提高了网络模型的可解释能力，提高了用户对于网络模型的信任程度。

本发明授权一种基于专家交互学习的深度判别模型的解释结果修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于专家交互学习的深度判别模型的解释结果修正方法，其特征在于，包括： S1：获取待解释图像，并将图像分成预测训练集、解释训练集，并对图像进行数据预处理； S2：通过预处理后的预测训练集对resnet18网络模型进行训练，并对训练完成后的resnet18网络模型加入修正模块，得到解释判别模型； S3：将预处理后的解释训练集中的图像输入解释判别模型，通过计算图像中每个像素的梯度值以及其在模型中的特征图，得到每个像素对模型决策的重要程度的可解释热力图； S4：通过专家知识对可解释热力图进行交互，当专家判断可解释热力图的解释正确时，对图像不进行操作；当专家判断可解释热力图的解释错误时，将解释错误的区域进行标注和选择模型应该正确解释的区域进行标注； S5：将标注信息输入解释判别模型的修正模块进行错误解释结果修正； S51：对标注出的解释错误的区域进行掩码，并通过损失函数修正错误的解释； S52：对标注出的模型应该正确解释的区域采用梯度区域检测技术提取出模型最关注的区域，并结合用户提供的正确解释区域，设计损失函数修正错误的解释； S6：对修正后的解释结果通过梯度区域检测，得到的梯度区域的像素个数以及用户提供的区域包含的像素个数，根据梯度区域的像素个数以及用户提供的区域包含的像素个数计算可解释评估指标，设定阈值，重复S5直到评估指标小于等于设定阈值，则完成解释修正。

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