基于VGG16图像反卷积的网络性能评估方法

摘要

本发明公开了一种基于反卷积的网络性能评估方法，主要解决现有技术不能够对深度卷积神经网络的性能进行直观形象评估的问题。其实现方案是：1.下载VGG16原始网络模型，对该原始网络进行微调得到微调后的网络，将这两个网络作为待评估网络；2.通过比较两个待评估网络“conv5_3”层特征可视化图像的稀疏程度及对应反卷积后图像对物体显著性特征提取能力的强弱，完成对网络的初评估；3.通过比较两个待评估网络“conv5_3”层特征可视化图像的系数衰减图，完成对待评估网络的最终评估。本发明能更加直观地看到网络内部的工作机理，准确评估出网络性能的好坏，可用于对卷积神经网络进行直观形象的评估，以实现对网络的改进。