是否有方法可以衡量图像分类难度（实例难度），以及如何衡量图像中哪些部分是困难的？
我目前正在探索卷积神经网络（CNNs），并思考为什么有些图像比其他图像更难分类。一般来说，类别重叠是决定性因素。但我现在想知道，是否可以具体量化图像中不同部分/段/块的这种难度，从而确定图像中哪些部分对分类器来说是困难的？
回答：
你可以通过创建类激活图来确定图像中哪些部分对分类是“重要”的。可以查看Grad-CAM：梯度加权类激活映射，在GitHub上查看其实现。
请查阅这篇论文，可视化和理解卷积网络，该论文试图理解为什么特定的大型CNN可能表现良好以及如何改进它。
