原文:[论文解读]CNN网络可视化——Visualizing and Understanding Convolutional Networks

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:

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论文笔记:Visualizing and Understanding Convolutional Networks

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 ...

Tue Jul 24 04:41:00 CST 2018 0 2526
论文笔记 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

  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 ...

Fri Jun 23 01:43:00 CST 2017 1 2454
论文解读Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks

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 ...

Fri Sep 06 06:14:00 CST 2019 0 661
论文解读《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

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。 RELU非线性层 传统的神经网络的输出包括$tanh ...

Sun Aug 18 19:41:00 CST 2019 0 358
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文解读

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 ...

Fri Feb 24 00:51:00 CST 2017 0 2308
 
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