我正在使用迁移学习解决图像分类问题。现在，我在训练数据和测试数据上的准确率分别为 75% 和 67%。现在我想了解图像的哪些部分/部分用于以图形方式进行分类。
是否有任何包可以返回其中一个输入图像的副本，并在图像的最有用的像素或部分上带有标记？
如何找出图像的哪些部分正在帮助 CNN 对其进行分类
数据挖掘
Python
美国有线电视新闻网
特征选择
图像分类
迁移学习
2022-02-27 02:29:58
1个回答
是的，典型的方法是获取输入的显着性图，这是每个像素对最终分类的贡献的“热图”。
在这本关于 Explainable ML 的免费在线书籍中，您可以找到获取显着性图最相关的方法，例如普通梯度，以及其他像素归因技术。
在这里，您可以找到有关如何使用 Keras 实现显着图的端到端教程。
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