基于消融分析的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性分析

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摘要： 針對(duì)基于類激活映射（CAM）的可解釋性方法因受到與目標(biāo)類別無(wú)關(guān)特征的干擾， 導(dǎo)致可視化結(jié)果中含有較多噪聲及對(duì)目標(biāo)物體定位精度較低的問(wèn)題

， 提出一種基于消融分析的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可視化方法. 先通過(guò)消融實(shí)驗(yàn)考察深層網(wǎng)絡(luò)特征與目標(biāo)類別的相關(guān)性并計(jì)算特征融合權(quán)重； 再通過(guò)ReLU或Soft（剩余12509字）