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本发明公开了一种基于回调的深度神经网络错误定位方法，分为模型准备、错误检测、统计分析三个步骤。在模型准备阶段，选择合理的DNN模型以满足问题需求。错误检测阶段持续跟踪关键参数，通过回调机制监控训练损失、验证损失、训练准确率和验证准确率等参数。统计分析阶段运用滑动平均、变化率计算、阈值判定和可视化分析等方法，准确定位模型中的错误，提高深度学习模型的诊断精度和全面性。针对DNN模型中的欠拟合和过拟合问题进行错误定位，实现了对深度学习模型训练问题的实时诊断与定位，提高了定位的全面性和精确性，为深度学习模型的错误诊断提供更加全面的支持。

一种基于回调的深度神经网络错误定位方法可广泛应用于人工智能系统的可靠性增强领域。在自动驾驶系统中，该方法能精确定位感知模型的误识别区域，提升行车安全性；在医疗AI诊断领域，可识别医学影像分析中的错误预测区域，辅助医生复核关键病灶；在工业质检场景中，能快速定位缺陷检测模型的误判样本，优化生产线良率控制。此外，该方法还可应用于金融风控（识别欺诈检测模型的漏洞）、智能客服（分析语义理解错误）以及AI科研（加速模型调试迭代）等领域，为关键行业提供可靠的模型错误分析工具，推动可信AI的发展。

 本发明提出的基于回调的深度神经网络错误定位方法，进一步完善了Deeplocalize，能够额外地准确地定位出欠拟合和过拟合问题，为深度学习模型的错误诊断提供更全面的支持。相较于传统方法，本方法更为细致和全面，特别是在错误检测和统计分析方面。引入了包括滑动平均、变化率计算、阈值判定和可视化分析等工具，提高了深度神经网络模型的稳定性和性能。本发明的方法不仅扩展了现有的错误定位技术，还为深度学习领域的研究和应用提供了更为全面、精确和创新的支持，可以进一步提高深度神经网络模型的可靠性和效率。