基于稀疏注意力的卷积神经网络模型的特征可视化方法及系统

摘要

本发明公开一种基于稀疏注意力的卷积神经网络模型的特征可视化方法及系统，该方法包括：对输入彩色图像进行特征提取，输出多通道特征图；使用像素级注意力对特征图进行加权调整；采用交叉熵损失函数作为分类损失函数，对像素级注意力进行L1正则化约束，并对分类损失函数进行改进，对加权调整后的特征图进行训练，得出分类结果；将调整后的特征图与原始输入的彩色图像进行叠加，得出彩色图像重要特征的可视化展示，从而给出对分类结果的可视化解释；该系统包括特征提取模块、注意力模块、分类模块及特征可视化模块。本发明提升图像分类准确率的同时，采用特征可视化展示出该图像最重要的特征区域。