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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利一种模型敏感性确定方法、装置及电子设备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：CN114358245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202111604614.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种模型敏感性确定方法、装置及电子设备是由高体红;李文墨;郭竹修;亓先军;李天福设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型敏感性确定方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种模型敏感性确定方法，涉及机器学习技术领域。该方法包括：针对每个目标网络层，执行如下步骤：针对每个指定参数，确定去除该指定参数后的输出结果，并基于所确定的输出结果，确定后置网络层的输出结果，作为该指定参数对应的输出结果；确定后置网络层的期望输出结果，并基于期望输出结果和每个指定参数对应的输出结果，确定该指定参数对应的重构误差；基于每个指定参数对应的重构误差，确定该指定参数对应的敏感性指标；基于每个指定参数对应的敏感性指标，确定该目标网络层的敏感性。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以减少模型敏感性的确定过程耗时。

本发明授权一种模型敏感性确定方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型敏感性确定方法，其特征在于，应用于图像识别、语音交互或智能安防场景，所述方法包括： 针对目标模型中待确定敏感性的每个目标网络层，执行如下步骤： 针对该目标网络层中的每个指定参数，确定去除该指定参数后，该目标网络层的输出结果，并基于所确定的输出结果，确定该目标网络层的后置网络层的输出结果，作为该指定参数对应的输出结果； 确定所述后置网络层的期望输出结果，并基于所述期望输出结果和每个指定参数对应的输出结果，确定该指定参数对应的重构误差，其中，所述期望输出结果是所述后置网络层输出的、使得所述目标模型能够达到所期望的任务执行效果的输出结果； 基于所述目标模型的功能，对每个指定参数对应的重构误差进行加权修正，得到每个指定参数对应的修正误差； 基于每个指定参数对应的修正误差，确定该指定参数对应的敏感性指标； 基于每个指定参数对应的敏感性指标，确定该目标网络层的敏感性； 其中，所述确定所述后置网络层的期望输出结果，包括： 基于该目标网络层的第一输出结果，确定所述后置网络层的第二输出结果，并利用预设算法对所述第二输出结果进行修正，得到所述后置网络层的修正输出结果，并将所述修正输出结果确定为所述后置网络层的期望输出结果；其中，所述预设算法为能够平衡模型网络层输出结果的各特征点的重构误差的算法，所述预设算法具体用于根据特征点的实际值与特征点的期望值的差距大小，增加或降低该特征点的重构误差； 或者， 基于所述目标模型的功能，确定所述目标模型所执行的任务，根据所期望得到的任务执行效果，构建该目标网络层的后置网络层的期望输出结果； 其中，当所述目标模型所执行的任务为目标检测任务时，所述基于所述目标模型的功能，对每个指定参数对应的重构误差进行加权修正，包括： 若所述目标模型的功能是提高目标检出率，则增大与目标框区域对应的重构误差的权重系数；若所述目标模型的功能是降低背景误报率，则增大与非目标框区域对应的重构误差的权重系数。

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