基于深度学习图像分类中的Confusion Graph — 混淆图
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发布时间：2024-10-23 22:38
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时间：2024-10-24 00:19
混淆图的构建基于深度学习模型的输出结果，将每个测试图像的排名靠前的预测类别及其置信度转化为边权值，反映模型在不同类间的混淆情况。算法采用归一化和边权累加方法，形成混淆图，从而可视化不同类间的混淆关系。对比于混淆矩阵，混淆图更精细地刻画了得分排名靠前的类间的混淆关系，无需考虑类别顺序，便于直观分析。
分析混淆图中的社区结构，揭示了模型分类能力的弱点和数据集中的分类难题。实验表明，混淆图能够准确、直观地指出深度学习模型的分类缺陷以及数据集固有的分类难题，为提升模型分类能力提供了有效的方法。
以ILSVRC图像分类竞赛历年冠军模型为例，混淆图分析揭示了模型在视觉特征相似类别间的混淆情况，帮助识别模型的分类弱点。此外，通过分析图像精细分类数据集，混淆图进一步定位了精细分类中的难点，为提升模型的精细分类能力指明了方向。
总之，混淆图作为量化图像分类模型在不同类别间混淆程度的工具，结合社区发现算法揭示了数据集中的混淆社区结构。这一分析方法不仅有效识别了模型的分类缺陷，也为提升深度学习图像分类模型的性能提供了有力的支持，特别是在精细分类任务中。
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