Robert Long对消融研究（或消融实验）定义：通常用于神经网络，尤其是相对复杂的神经网络，如R-CNN。我们的想法是通过删除部分网络并研究网络的性能来了解网络。
“消融”的原始含义是手术切除身体组织。
“消融研究”这一术语的根源于20世纪60年代和70年代的实验心理学领域，其中动物的大脑部分被移除以研究其对其行为的影响。
在机器学习，特别是复杂的深度神经网络的背景下，已经采用“消融研究”来描述去除网络的某些部分的过程，以便更好地理解网络的行为。
自从Keras深度学习框架的主要作者Francois Chollet在2018年6月发布twtter以来，该术语受到了关注：
举个例子会理解直观些：
Girshick及其同事描述了一个由三个“模块”组成的物体检测系统：第一个使用选择性搜索算法提出图像区域，在该区域内搜索物体。进入一个大的卷积神经网络（有5个卷积层和2个完全连接的层），进行特征提取，然后进入一组支持向量机进行分类。为了更好地理解该系统，作者进行了一项消融研究，其中系统的不同部分被移除 - 例如，移除CNN的一个或两个完全连接的层导致性能损失惊人地少。
这使作者得出结论：
Reference：
Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T. and Malik, J., 2014. 《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (580-587页).
