《表6 样本输出通道的概率值》

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《分类激活图增强的图像分类算法》

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除此之外，表6列出了这两个样本对应10个输出通道的概率值。结合表6和图7，可以看出样本1（标签为猴子，对应图7的第一行），ResNet抓住了两部分主要的特征，树干和猴子的脸部。输出通道#5和#8的概率较大，分别为0.420 5和0.377 0，其中#5对应的标签是鹿，#8对应的是猴子。鹿的纹理和树的纹理有一定的相似之处，ResNet没有很好地区分，而ResNet-CE更多地关注了猴子脸部而抑制了树干的特征，得到的#8的概率为0.644 3，#5的概率为0.047 0。同样地，在样本2中（标签为飞机，对应图7的第二行），虽然两个模型最终的结果都判为了第一类，即飞机，但是ResNet-CE给出了更大的置信度（0.995 2），对应热图中的区域也更大、更准。