原文:【深度学习系列】CNN模型的可视化

前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型,比如:feature map与原图很接近,说明它没有学到什么特征 或者它几 ...

2018-01-24 22:47 10 11676 推荐指数:

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深度学习系列】PaddlePaddle可视化之VisualDL

  上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化。在讲VisualDL之前,我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具---Tensorboard ...

Fri Jan 26 19:09:00 CST 2018 8 5239
深度学习预测标签可视化

图像语义分割预测标签可视化 前言 ​ 图像语义分割任务中,网络输出后经过概率化处理(sigmoid/softmax)和取索引(torch.argmax)后可以得到一个标签数组,标签的值为0/1/2/3...一个值代表一个类别。 ​ 这里记录一下输出结果的可视化方法。 方法 标签 ...

Fri Feb 26 01:30:00 CST 2021 0 318
CNN可视化技术总结(三)--类可视化

CNN可视化技术总结(一)-特征图可视化 CNN可视化技术总结(二)--卷积核可视化 导言: 前面我们介绍了两种可视化方法,特征图可视化和卷积核可视化,这两种方法在论文中都比较常见,这两种更多的是用于分析模型在某一层学习到的东西。在理解这两种可视化方法,很容易理解 ...

Mon Feb 15 07:46:00 CST 2021 0 316
如何可视化深度学习网络中Attention层

前言 在训练深度学习模型时,常想一窥网络结构中的attention层权重分布,观察序列输入的哪些词或者词组合是网络比较care的。在小论文中主要研究了关于词性POS对输入序列的注意力机制。同时对比实验采取的是words的self-attention机制。 效果 下图主要包含两列 ...

Sat Apr 18 23:14:00 CST 2020 1 2215
Caffe CNN特征可视化

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 以下部分代码是根据caffe的python接口,从一次forw ...

Sat Jan 16 06:40:00 CST 2016 2 15866
keras模型可视化

plot_model接收两个可选参数: show_shapes:指定是否显示输出数据的形状,默认为False show_layer_names:指定是否显示层名称,默认为Tr ...

Fri Dec 27 00:14:00 CST 2019 0 721
 
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