(A,B)—81302—(1,0)(0,1)
让分类原点A为mnist的0，分类对象B是1-9，固定收敛误差，统计迭代次数，并将迭代次数作为B到A的距离，得到数轴
A
5
7
2
4
3
9
1
6
8
0
5402.955
7822.01
8358.603
11983.15
12572.23
13346.79
23558.45
25605.5
27905.07
在一个二分类网络中，分别统计(1,0)位和(0,1)位的分类准确率，并统计差值，就可以得到分类过程中错误图片的流量和流向。得到表格
平均准确率
1-0
0-1
错误图片流量
0
8
0.98042272
0.989943
0.970511
0.010057
0.029489
-0.01943216
0
9
0.98506133
0.992976
0.976753
0.007024
0.023247
-0.01622312
0
7
0.99210495
0.993565
0.990248
0.006435
0.009752
-0.00331658
0
6
0.98371182
0.984386
0.982644
0.015614
0.017356
-0.00174171
0
1
0.99692903
0.994635
0.998824
0.005365
0.001176
0.004188945
0
3
0.98356606
0.980638
0.986101
0.019362
0.013899
0.005462312
0
4
0.98729595
0.97602
0.998177
0.02398
0.001823
0.022156784
0
2
0.97430592
0.961937
0.986285
0.038063
0.013715
0.024348744
0
5
0.96506537
0.943022
0.986723
0.056978
0.013277
0.043700503
与前文不同，这次实验测试集与训练集相同，都是前5000张图片。因此平均分类准确率等于两个位的平均值，
比较两个表格，得到了两组不同的排序
错误图片流量
8
9
7
6
1
3
4
2
5
0
-0.01943
-0.01622
-0.00332
-0.00174
0.004189
0.005462
0.022157
0.024349
0.043701
迭代次数
5
7
2
4
3
9
1
6
8
0
5402.955
7822.01
8358.603
11983.15
12572.23
13346.79
23558.45
25605.5
27905.07
迭代次数排序与错误图片流量排序是不一样的。如果迭代次数越大表明二者差异越小，那错误图片流量越小似乎也应该表明二者差异越小，所以为什么两组排序不一致？
对这两种不同排序的一个可能解释，这应该是两个不同的作用过程，错误图片流量表达的相互作用是分类对象B与（A，B）组成的整体之间的相互作用，表达的是在（A，B）这个整体中B与A和B与B的相似性。
而迭代次数表达的相互作用是A与B之间的相互作用，表达的A与B之间的差异，因为这里A与B都是不可分的，因此迭代次数不可细分，也没有方向。因此B与（A，B）中B的差异的排序与B与A之间差异的排序是可能不同的。
这两种差异都可以用来分类图片，用迭代次数法的好处是不必训练网络，但需要知道整个形态数轴。而用分类准确率的方法虽然不必了解形态数轴，但需要制备所有的测试集并训练网络。
Original: https://blog.csdn.net/georgesale/article/details/123663366
Author: 黑榆
Title: 基于迭代次数和分类准确率的两种排序
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