[目的]为了提高深度学习的稳定性、可解释性和公平性,针对深度学习基于关联驱动存在偏见的问题,对深度学习卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)图像分类模型的样本内对象进行相关分析,该分析结果可以为实现稳定学习提供所必须的相关甄别

提出一种深度学习分类模型解释图对象相关性消融分析方法:

0x01数据处理

这里我们使用的是RAVDESS数据集Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS)，以及CREMA-D

关于数据集1

• RAVDESS 的这一部分包含 1440 个文件：每个演员 60 次试验 x 24 个演员 = 1440。RAVDESS 包含 24 名专业演员（12 名女性，12 名男性），用中性北美口音说出两个词汇匹配的语句。言语情绪包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶等表情。每个表情都有两个情绪强度级别（正常、强烈），还有一个额外的中性表情。