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[2018年IEEE第13届图像、视频与多维信号处理研讨会(IVMSP) - 希腊扎戈罗乔里亚阿里斯蒂村(2018.6.10-2018.6.12)] 2018年IEEE第13届图像、视频与多维信号处理研讨会(IVMSP) - 基于随机森林的显著深度神经网络特征定量评估

DOI：10.1109/IVMSPW.2018.8448856 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 深度神经网络和深度卷积神经网络具有在不同网络层提供多尺度特征的属性。这些大量特征的结合是神经网络（NN）在视觉问题上表现优异的原因之一。本研究利用随机森林识别神经网络各层的稳健特征，并评估这些特征单独的分类性能。我们提出一种基于随机森林熵最大化选择特性的方法，用于评估已训练网络的部分结构。通过定义最终分类贡献度指标来衡量特征显著性，并对特征显著性进行评估。同时，我们还形式化了一种量化网络特征对分类重要性的测量方法。在Hand数据集和MNIST数据集上进行的实验，定量验证了外层特征具有判别性等若干直觉认知。
作者： Aditya Tewari，Fangsheng Gu，Frédéric Grandidier，Didier Stricker
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用随机森林识别神经网络各层的鲁棒特征，评估这些特征单独的分类性能，提出特征显著性评估方法，并验证关于网络特征的直觉认知。

研究成果

研究表明，神经网络的特征尺寸可缩减高达50%而精度无明显损失，这表明存在信息冗余。外层具有更强的判别能力，池化层则集中了信息。基于卷积神经网络特征训练的随机森林在某些情况下能超越CNN本身，为网络分析及潜在提升训练效率提供了工具。

研究不足

实验仅限于特定数据集（手部数据和MNIST）和网络架构。特征降维方法可能无法推广到所有类型的神经网络或任务。对于极大数据集，训练多个随机森林的计算复杂度可能较高。

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