一. pprint美观打印数据结构 pprint模块包含一个“美观打印机”,用于生成数据结构的一个美观的视图。格式化工具会生成数据结构的一些表示,不仅能够由解释器正确地解析,还便于人阅读。输出会尽可 ...
背景 学术界一直困惑的点是 如何让看似黑盒的CNN模型说话 ,即对它的分类结果给出解释。 这里的解释是指,让模型告诉我们它是通过图片的哪些像素做出判断的,并不是深度学习理论层面的解释。 反卷积和导向反向传播 CNN模型的可解释问题,很早就有人在研究了,严格来说只是 CNN可视化 。有两个经典的方法。 CNN中的卷积 反卷机和反池化 反卷机 Deconvolution 上采样 Unsampling ...
2018-12-31 12:24 0 1004 推荐指数:
一. pprint美观打印数据结构 pprint模块包含一个“美观打印机”,用于生成数据结构的一个美观的视图。格式化工具会生成数据结构的一些表示,不仅能够由解释器正确地解析,还便于人阅读。输出会尽可 ...
本文导读: [1] 疫情当前 [2] 应用异常监控 [3] Redis客户端异常分析 [4] Redis客户端问题引导分析 [5] 站在Redis客户端视角分析 [6] 站在Redis服务 ...
CNN模型 目录 CNN模型 1. CNN模型发展 1.1 AlexNet 1.2 VGG 1.3 GoogleNet 1.4 Inception 1.5 ResNet ...
LeNet5 论文:http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf LeNet-5:是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别 ...
VGG是一个很经典的CNN模型,接触深度学习的人大概都有所耳闻。VGG在2014年被提出并拿来参加ImageNet挑战赛,最终实现了92.3%的正确率,得到了当年的亚军。虽然多年过去,又有很多新模型被提出,但是由于VGG简单优美的结构和稳定的性能,它现在仍然被广泛学习和使用。由于对VGG的讨论网上 ...
http://blog.csdn.net/maxiao1204/article/details/65653781 LeNet5 LeNet5 诞生于 1994 年,是最早的卷积神经网络之一, ...
很多变种,其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义,它们分别是:LeNet、Alexnet、G ...
一、介绍 LeNet5模型由Yann LeCun在1998年提出,是LeNet多次迭代后的模型,应用于手写数字识别中。 二、模型结构 LeNet5模型结构图 如图所示,LeNet5共包含7层(不包括输入),每一层都包含可训练参数(权重),输入是32×32像素的图像。下面逐层介绍 ...