面向舰船红外深度学习模型识别结果的可信性评价方法

本申请公开了一种面向舰船红外深度学习模型识别结果的可信性评价方法，涉及深度学习评价技术领域，方法包括：通过使用导向反向传播方法生成原始舰船红外图像的反向传播激活图，并通过图像二值化处理和形态学闭操作对非重要信息进行遮掩，在遮掩非重要信息后，将遮掩后的图形和原始舰船红外图像分别输入到待评价深度学习模型中，根据对二者的输出结果，判断非重要信息对待评价深度学习模型的识别性能的影响，进而计算待评价深度学习模型的量化可信性评价值；本申请方案实现对深度学习模型结果的可信度客观评估，使用户能够更好地理解模型的决策过程和可信性水平，此外，还可以帮助用户快速找出识别特异样本，进而提高模型的可靠性和可控性。