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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利网络模型的可视化方法、装置、电子设备及存储介质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：CN113887101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202111161916.1，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权网络模型的可视化方法、装置、电子设备及存储介质是由李心明;陈葳蕤;魏龙;王召玺;王峰设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络模型的可视化方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种网络模型的可视化方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及大数据处理、深度学习等人工智能技术领域。包括：接收模型可视化请求；根据目标模型的标识及数据存储地址，获取目标模型对应的网络参数及训练数据，训练数据中包括网络节点的前向输出数据及反向修正梯度；对网络参数进行解析，以确定目标模型对应的网络拓扑；根据训练数据，确定网络节点的目标显示状态；根据网络节点的目标显示状态，在可视化界面中，显示网络拓扑。由此，通过在可视化界面中对每个网络节点进行针对性的显示，从而直观地、准确地指示了目标模型中存在缺陷的位置，为模型的优化提供了可靠的依据。

本发明授权网络模型的可视化方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络模型的可视化方法，包括： 接收模型可视化请求，其中，所述可视化请求中包括目标模型的标识及对应的数据存储地址； 根据所述目标模型的标识及所述数据存储地址，获取所述目标模型对应的网络参数及训练数据，其中，所述训练数据中包括所述目标模型在训练过程中网络节点的前向输出数据及反向修正梯度； 对所述网络参数进行解析，以确定所述目标模型对应的网络拓扑； 分别根据所述网络节点对应的前向输出数据及反向修正梯度，确定所述网络节点对应的数据分布图，所述网络节点的前向输出数据包括所述网络节点中各个神经元在每个训练样本下的前向输出数据，其中，所述数据分布图中包括以下至少一项：失活率，均值，方差，绝对值均值在不同时间的波动分布图，神经元维度的索引分布图，神经元维度的数值分布图； 在所述数据分布图与任一异常条件匹配的情况下，确定所述网络节点目标显示状态为异常显示； 在所述数据分布图与各个异常条件均未匹配的情况下，确定所述网络节点目标显示状态为正常显示； 根据所述网络节点的目标显示状态，在可视化界面中，显示所述网络拓扑。

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