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
基于混淆图的图像分类算法旨在量化深度学习模型在不同类别间的混淆情况。在深度卷积神经网络图像分类模型中，观察到具有高视觉相似性的类之间产生的混淆往往比视觉上不相似的类更强。这一现象启发我们利用混淆图这一无向图工具，量化并分析数据集中类间的混淆程度。通过社区发现算法，混淆图揭示了数据集中形成的混淆社区结构，为定位模型分类能力的弱点和数据集中的分类难题提供了直观有效的途径。
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。
