10、卷积神经网络图像分类的特征理解方法解析

卷积神经网络图像分类的特征理解方法解析

1. FEM方法基础

FEM（Feature Importance Map）方法旨在为卷积神经网络（CNN）的图像分类提供解释，通过识别输入图像中对模型预测有贡献的像素来实现。具体操作步骤如下：
1. 计算均值和标准差 ：对于每个特征图，计算其均值$\mu_k$和标准差$\sigma_k$。
2. 生成二值图 ：使用阈值处理得到二值图$B_k$，公式如下：
- $B_k(a_{i,j,k}) = \begin{cases} 1, & \text{if } a_{i,j,k} \geq \mu_k + K * \sigma_k \ 0, & \text{otherwise} \end{cases}$
- 其中$K$是控制阈值的参数，通常设为1。
3. 计算权重 ：将每个二值图$B_k$对应的初始特征图的均值$w_k = \mu_k$作为权重项。
4. 生成重要性图 ：将所有加权二值图$B_k$进行线性组合得到最终的重要性图$R$，并将其归一化到$[0,1]$范围。
5. 上采样 ：通过插值将重要性图$R$上采样到与输入图像$x$相同的空间分辨率。

FEM方法的优势在于消除了梯度计算，能够仅从网络提取的特征中快速简单地获得输入像素的重要性得分。

2. 改进的FEM方法

在原始的FEM实现中，将最后卷积层每个特征图的激活均值作为其加权项，这种方法假设重