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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种基于层级预测演变的深度神经网络过程解释装置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：CN115879522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211650137.2，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种基于层级预测演变的深度神经网络过程解释装置是由刘悦;李家旺;刘子图;余振垚;俞子毅设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层级预测演变的深度神经网络过程解释装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层级预测演变的深度神经网络过程解释装置，包括：解释器；解释器包括：提取层、重构层、量化模块；提取层用于获取深度神经网络隐藏层的预测数据，并对预测数据进行映射处理得到概率分布数据；重构层用于对概率分布数据进行处理计算得到重构预测数据，基于重构预测数据得到概率分布数据的保真度数据；量化模块用于对概率分布数据进行量化排序处理，得到概率分布的排序矩阵数据，基于排序矩阵数据得到预测数据的置信度数据以实现对深度神经网络的预测过程解释。本发明能够有效的解释原本不可观测的预测过程，提升深度学习网络隐藏层的解释结果的有效性和准确性，反映了模型的真实行为，保证了解释结果的保真度与置信度。

本发明授权一种基于层级预测演变的深度神经网络过程解释装置在权利要求书中公布了：1.一种基于层级预测演变的深度神经网络过程解释装置，其特征在于，包括：解释器； 其中解释器包括：提取层、重构层、量化模块； 所述提取层用于获取深度神经网络隐藏层的预测数据，并对预测数据进行映射处理得到概率分布数据；所述深度神经网络隐藏层的预测数据为手写数字体图像的分类预测数据； 所述重构层用于对概率分布数据进行处理计算得到重构预测数据，基于重构预测数据得到概率分布数据的保真度数据； 所述重构层为： 重构层以概率分布数据作为输入，对概率分布数据进行重构处理得到原始隐藏层的特征，对原始隐藏层的特征进行前向传播处理，得到重构预测数据，所述重构层的训练目标公式为： 其中，为距离度量函数，为深度神经网络的原始预测数据； 通过对比所述重构预测数据与所述原始预测数据，得到所述重构预测数据的保真度数据，对所述重构预测数据的保真度数据进行推导，得到概率分布数据的保真度数据； 所述重构层与提取层符合协同训练，对所述重构层和提取层的分布进行约束实现协同训练，基于协同训练保证概率分布数据的一致性； 其中，协同训练的目标函数为： 最终优化目标为： 其中，为Kullback-Leibler散度计算函数，它衡量了两个模块联合分布之间的相似性，为提取层中概率分布数据和隐藏层特征的联合分布；为重构层中概率分布数据和隐藏层特征的联合分布；为权重，取值为迭代次数的倒数； 所述量化模块用于对概率分布数据进行量化排序处理，得到概率分布的排序矩阵数据，基于排序矩阵数据得到预测数据的置信度数据以实现对深度神经网络的预测过程解释。

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