可解释性信息确定方法及装置

授权

摘要

本说明书实施例提供一种可解释性信息确定方法及装置，该方法首先获取目标对象对应的二维数据表，然后将二维数据表输入预先训练的卷积神经网络，提取各项事件特征的累积特征的特征值，得到至少一张第一特征图，下游网络进行下游卷积处理，获得全局特征；基于全局特征可计算出风险分数值，接下来针对全局特征，执行反卷积算法，得到第二特征图，第二特征图与第一特征图对应，根据第二特征图，可确定导致风险分数值的累积特征，作为可解释性信息。该方法无需产生扰动样本也可确定可解释性信息，不受扰动样本限制，且信息精度较高。

基本信息

专利标题：

可解释性信息确定方法及装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111507461A

申请号：

CN202010287390.0

公开（公告）日：

2020-08-07

申请日：

2020-04-13

授权号：

CN111507461B

授权日：

2022-05-17

发明人：

张长浩郭龙张天翼王维强

申请人：

支付宝（杭州）信息技术有限公司

申请人地址：

浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

代理机构：

北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

陈霁

优先权：

CN202010287390.0

主分类号：

G06N3/04

IPC分类号：

G06N3/04 G06N3/08