El término - "Estudio de la ablación" se utiliza generalmente para la red neuronal, en particular, la red neural relativamente compleja, tal como el R-CNN. La idea es entender mediante la eliminación de parte del rendimiento de la red de la red de la red y la investigación.
En el aprendizaje de máquina, especialmente en el contexto del complejo fondo de las redes neuronales, hemos adoptado "la investigación de ablación" para describir el proceso de eliminación de ciertas partes de la red, con el fin de entender mejor el comportamiento de la red.
Por ejemplo: Por ejemplo, este artículo tiene tres puntos brillantes, este capítulo es responsable de decirle cómo Sólo añado resultado, sólo cómo agregar los resultados de b, a y b se añaden y cómo.
Por ejemplo: Girshicky sus colegas describen un sistema de detección de tres objeto "módulo" que consiste en: una primera zona de imagen se propone utilizar un algoritmo de búsqueda selectiva, los objetos de búsqueda en la región. En un gran convolución neural de red (convolución cinco capas y dos capas totalmente conectadas), extracción de características, y a continuación, introduzca un conjunto de clasificación SVM. Para una mejor comprensión de este sistema, los autores llevaron a cabo un estudio de la ablación, en el que se eliminan diferentes partes del sistema - por ejemplo, para eliminar una o dos capas de la CNN totalmente conectados da como resultado sorprendentemente poca pérdida de rendimiento.
Esto permite a los autores concluyen: más fuerza representativa de la CNN de la capa de convolución, en lugar de capa de conexión más intensa.