深度学习用热力图表示消融实验结果
时间: 2025-02-17 21:11:12 浏览: 159
### 使用热力图展示深度学习模型消融实验结果
#### 准备工作
在准备阶段,需先完成基础的训练流程并保存好各个变体(即仅含模块A、仅含模块B以及同时含有AB两种情况下的模型)的结果。这一步骤确保了后续能够对比不同配置下模型的表现差异。
#### 数据收集与处理
针对每一个特定的任务实例,运行上述三种不同的模型设置,并记录其预测过程中的中间输出——特别是那些用于构建注意力机制的部分或是其他形式的关键特征映射[^1]。接着,通过计算这些特征映射上的数值分布来形成矩阵,其中每一项代表了一个位置处的重要性得分。
#### 构建热力图
利用Python库matplotlib或seaborn等工具绘制热力图。下面是一个简单的例子:
```python
import seaborn as sns
import numpy as np
# 假设我们有一个形状为 (height, width) 的numpy数组 data 表示某个输入样本经过某一模型变种后的特征响应强度
data = np.random.rand(10, 12)
sns.set() # 设置默认样式参数
ax = sns.heatmap(data, cmap='YlGnBu', square=True)
plt.title('Heatmap of Attention Weights')
plt.show()
```
这段代码创建了一张基于随机数生成的数据集`data`所形成的热力图,实际应用时应替换为真实的特征响应数据。颜色由浅至深的变化直观地体现了各部分被赋予的关注度高低,有助于观察者迅速定位到模型最为重视的信息源所在区域[^2]。
#### 结果解读
当比较多个版本之间的区别时,可以通过叠加多张来自相同位置但不同条件下的热力图来进行定性的评估。例如,在考察加入新组件前后对原始图片中目标物体检测精度的影响方面,可以分别制作两张对应的热力图并将它们重叠显示出来;此时更亮的颜色意味着更高的关注度转移量级,进而揭示出具体哪些地方受到了显著改变。
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