卷积神经网络：可视化的分类推理与特征提取方法

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别和频谱分析等领域。相比于传统的深度神经网络（Deep Neural Network, DNN），CNN通过特有的卷积层结构，能够有效地提取输入数据中的局部特征，这使得它在处理具有网格状结构的数据，如图像和频谱，时表现出卓越性能。 本发明关注于卷积神经网络的推理过程的可视化和解释性，特别是在频谱分析这一新兴应用场景中。尽管DNN的分类精度高，但其内部计算过程对人类理解来说通常较为复杂。因此，研究者期望能够设计一种装置和方法，使得基于CNN的学习模式的决策过程能够以人类可理解的形式呈现，以便于评估其合理性与效率。 在图像识别方面，已有技术允许将输入图像中被CNN用于分类的关键特征区域在原图上标注出来（参考非专利文献3），这种方法有助于用户理解模型的决策依据。然而，在频谱分析领域，目前缺乏相应的技术来识别输入频谱中影响CNN分类的关键特征区域。 现有的技术文献（文献6）以及专利文献（如日本专利第643549号公报）可能提供了基础理论和技术支持，特别是专利文献1和2，分别探讨了CNN在拉曼光谱识别和振动光谱数据分析中的应用，展示了其在频谱分析领域的潜力。非专利文献9和10详细介绍了如何利用深度卷积神经网络进行特定类型的频谱识别。 技术实现要素包括利用梯度导数的可视化工具，如Grad-CAM（参考文献11），这种技术允许通过反向传播算法确定哪些部分的频谱对CNN的决策最具影响力，从而为频谱分析中的CNN推理提供直观的解释。这不仅增强了模型的透明度，也有助于优化模型和改进频谱分析的实践。 总结来说，本发明的核心在于提出一种新的方法和装置，用于揭示卷积神经网络在频谱分析中的决策过程，通过可视化特征区域和解释性技术，以增强模型的可解释性和评估其性能的有效性。这种方法的应用将推动频谱分析领域内的模型理解和优化，促进更深层次的人机交互和科学发现。