@ 目录 0. 论文地址 1. 概述 2. 可视化结构 2.1 Unpooling 2.2 Rectification: 2.3 Filtering: 3. Feature Visualization 4. ...
概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略。利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果。同时,作者用 消融方法 ablation study 分析了图片各区域对网络分类的影响 通俗地说, 消 ...
2018-05-22 22:49 0 2197 推荐指数:
@ 目录 0. 论文地址 1. 概述 2. 可视化结构 2.1 Unpooling 2.2 Rectification: 2.3 Filtering: 3. Feature Visualization 4. ...
2014 ECCV 纽约大学 Matthew D. Zeiler, Rob Fergus 简单介绍(What) 提出了一种可视化的技巧,能够看到CNN中间层的特征功能和分类操作。 通过对这些可视化信息进行分析,我们可以 直观了解和分析CNN学到的特征(中间层特征对应 ...
之前,我知道可以可视化CNN,也只是知道有这么一回事情。至于它是“怎么做的、其原理是什么、给我们的指导意义是什么”,也不清楚。说白了,就是我知道有“CNN可视化”,仅仅停留在“知道”层面!但当自己需要运用、理解其他CNN可视化技术时,才晓得将这篇paper精读一下 ...
论文标题:Visualizing and Understanding Convolutional Networks 标题翻译:可视化和理解卷积网络 论文作者:Matthew D. Zeiler Rob Fergus 论文地址:https://arxiv.org/pdf ...
感知野的概念尤为重要,对于理解和诊断CNN网络是否工作,其中一个神经元的感知野之外的图像并不会对神经元的值产生影响,所以去确保这个神经元覆盖的所有相关的图像区域是十分重要的;需要对输出图像的单个像素进行预测的任务,使每一个输出像素具有一个比较大的感知野是十分重要的,在做预测试时,每一个关键的信息 ...
这篇论文提出了AlexNet,奠定了深度学习在CV领域中的地位。 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 网络的架构如图所示 包含八个学习层:五个卷积神经网络和三个全连接网络,并且使用了最大池化。 RELU非线性层 传统的神经网络的输出包括$tanh ...
这个论文应该算是把深度学习应用到图片识别(ILSVRC,ImageNet large-scale Visual Recognition Challenge)上的具有重大意义的一篇文章。因为在之前,人们一直质疑深度学习的强大有能力。 大家看看它的引用数目就知道它很厉害了,,9000多的引用 ...
Unet论文:http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf Unet源代码:https://github.com/jakeret/tf_unet 发表于:2015年的MICCAI 一、基本介绍 1.1历史背景 卷积神经网络(CNN)不仅对图像识别有所帮助 ...