ablation study

1、消融实验思想是什么？

“消融实验”（ablation study）通常指的是通过逐步移除系统的一部分来评估该系统的贡献。这种方法旨在理解系统的不同组成部分对整体系统性能的影响（简单说，控制变量做评估）。这种实验设计常用于机器学习、计算机科学、生物学等领域。

• **系统定义：**定义要研究的系统或模型。
• **组成部分识别：**将系统分解为不同的组成部分或特征。这些组成部分可以是模型的不同层、软件系统的模块、生物学过程中的分子或细胞等。
• 逐步消融： 通过逐步移除系统的某些组成部分，可以评估每个组成部分对系统性能的贡献。比如说，通过禁用特定特征、删除模型的某些层，或者在生物学实验中通过基因敲除等方式来实现。
• 性能度量： 在每次消融后，评估系统的性能。评估指标可以是模型的准确率、系统的稳定性等。
• 结果分析： 分析实验结果，确定哪些组成部分对系统性能有显著影响，哪些对系统性能影响较小。

结合上图，定义了一个N模型组成的系统，每次移仅除一个model，逐步实现从$mode{l}_1$到$mode{l}_N$移除，评估系统在移除前后的性能损失，就完成了一次消融实验。

2、消融实验意义

消融实验常用于解释模型的预测能力，帮助理解模型对输入特征的依赖关系。在其他领域，消融实验也可以用于研究系统的稳定性和鲁棒性。

3、消融实验应用场景举例

1. 机器学习中的特征消融实验：

   • 任务： 图像分类
   • 实验： 移除图像中的特定区域或特征，观察分类性能的变化。例如，对一张猫的图像，逐步消融猫的脸部特征，看看模型是否仍能正确分类。

2. 生物学中的基因敲除实验：

   • 任务： 理解基因的功能
   • 实验： 通过基因敲除技术，逐个移除生物体中的特定基因，观察生物体的生存、生长和行为等方面的变化，从而推断每个基因对生物体的影响。

3. 计算机视觉中的模型结构消融实验：

   • 任务： 目标检测

     任务：**在物体检测中，目标是定位和识别图像中描绘的物体。**它是计算机视觉中最重要的任务之一，其应用范围从自动驾驶和安全到零售和医疗保健。

     经典的物体检测系统由三个主要模块组成：

     • 一个对象定位模块，用于搜索图像中对象的位置
     • 特征提取器，通常是一个大型卷积神经网络，应用于每个检测到的对象
     • 根据计算特征对每个对象进行分类的分类模块

   • 实验： **在消融研究中，可以多次训练整个模型，保持特征提取器和分类模块相同，并且只更改对象定位模块的架构。**通过这种方式，我们将研究不同对象定位模块对整体性能的影响，而不考虑系统的其余模块。通常，我们可以运行实验，使三个模块中的两个保持不变，并且只更改第三个模块的架构。

4. 自然语言处理中的词嵌入消融实验：

   • 任务： 文本分类
   • 实验： 移除文本分类模型中的词嵌入，使用随机向量替代，观察分类性能的变化。这有助于理解模型对于不同词汇的敏感性。

5. 物理学中的材料性质消融实验：

   • 任务： 材料热导率研究
   • 实验： 移除材料中的特定元素或晶格结构，观察材料热导率的变化。这有助于理解材料性能与组成之间的关系。