乎上有个回答很不错,备份到文章里了,为支持原作者,这里给出知乎原文连接 可视化理解卷积神经网络 ...
本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个 黑盒子 所做的一些可视化工作,以及deepdream和风格迁移。 卷积网络可视化 . 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤波器权重进行可视化 权重值缩放到 之间 可以发现: 第一层的滤波器可以看做模版匹配,那么它寻找的模式就是一些边和线。也就是说,当滤波器滑动到边和线的时候,会有较大的激活值。这跟人脑的功能几乎是一致的。 然而,我们只能可视化第一层 ...
2018-02-02 09:23 0 3686 推荐指数:
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介绍了基于价值函数和基于策略梯度的两种强化学习框架,并介绍了四种强化学习算法:Q-learning,DQN,REINFORCE,Actot-Critic 1 强化学习问题建模 上图中,智能体a ...
『cs231n』卷积神经网络的可视化应用 文件目录 vgg16.py import os import numpy as np import tensorflow as tf from download import exist_or_download model_url ...
1 语义分割 语义分割是对图像中每个像素作分类,不区分物体,只关心像素。如下: (1)完全的卷积网络架构 处理语义分割问题可以使用下面的模型: 其中我们经过多个卷积层处理,最终输出体的维度是C*H*W,C表示类别个数,表示每个像素在不同类别上的得分。最终取最大得分为预测类别 ...
卷积神经网络的简单可视化 本次将进行卷积神经网络权重的简单可视化。 在本篇教程的前半部分,我们会首先定义一个及其简单的 CNN 模型,并手工指定一些过滤器权重参数,作为卷积核参数。 后半部分,我们会使用 FashionMNIST 数据集,并且定义一个 2 层的 CNN 模型,将模型训练 ...
作者|FAIZAN SHAIKH 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑 ...
! ------- 近些年大规模的卷积神经网络模型在图片分类上取得了显著成果,然而对为什么会习得如此好的分类性能 ...
『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解 一、反卷积可视化 这是一篇14年的老文章:Visualizing and Understanding Convolutional Networks,文中针对的模型为12年的 AlexNet,从可视化的角度对卷积神经网络的理解提出了一个新的视角 ...