我们提出了一种新颖的方法，可以在没有直接监督或对困难的注释的情况下确定视觉问题回答（VQA）的难度。先前的工作已经考虑了人类注释者的基础答案的多样性。相反，我们根据多个不同VQA模型的行为分析了视觉问题的难度。我们建议通过三个不同的模型获得预测的答案分布的熵值：一种基线方法，该方法将作为输入图像和问题采用，以及两个仅作为输入图像和仅提出问题的变体。我们使用简单的K-均值来聚集VQA V2验证集的视觉问题。然后，我们使用最先进的方法来确定每个集群的答案分布的准确性和熵。提出的方法的一个好处是，不需要对难度的注释，因为每个集群的准确性反映了属于它的视觉问题的难度。我们的方法可以识别出难以通过最新方法正确回答的困难视觉问题的集群。对VQA V2数据集的详细分析表明，1）所有方法在最困难的群集上表现出较差的性能（大约10 \％精度），2）随着群集难度的增加，不同方法预测的答案开始差异，3 ）聚类熵的值与群集精度高度相关。我们表明，我们的方法具有能够在没有地面真相的情况下评估视觉问题的难度（\ ie，VQA V2的测试集），通过将它们分配给其中一个簇来评估视觉问题的难度。我们希望这可以刺激研究和新算法的新方向发展。
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人的大脑在观察一段时间后可以识别隐藏在严重退化的图像中的物体，这被称为尤里卡效应，可能与人类的创造力有关。先前的心理学研究表明，这种“尤里卡识别”的基础是多个随机活性重合的神经过程。在这里，我们构建了一个基于人造的神经网络模型，该模型模拟了人类尤里卡识别的特征。
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