支持向量机超参数的可视化解释
作者|Soner Yıldırım 编译|VK 来源|Towards Datas Science 支持向量机（SVM）是一种应用广泛的有监督机器学习算法。它主要用于分类任务，但也适用于回归任务。 在这篇文章中，我们将深入探讨支持向量机的两个重要超参数C和gamma，并通过可视化解释 ...
原文：卷积网络的可视化解释-类激活映射
本文首发于：行者AI 在整篇文章论述开始之前，我们先做一些概念性的讲解铺垫。卷积神经网络的各层卷积单元在模型网络中实际上有充当了目标检测器的作用，尽管没有提供对目标位置的监督。虽然其拥有在卷积层中定位对象的非凡能力，但当使用全连接层进行分类时，这种能力就会丧失。基于此，提出了CAM 类激活映射 的概念，采用全局平均池化，以热力图的形式告诉我们，模型通过哪些像素点得知图片属于某个类别，使模型透明化 ...
2021-03-12 10:26 0 429 推荐指数：
相关推荐
Keras中可视化卷积层的类激活热力图
Keras中可视化卷积层的类激活热力图 C小C 2018-12-26 17:05:12 5546 收藏 15展开【时间】2018.12.26 【题目】Keras中可视化卷积层的类激活热力图 概述 本文是对《Deep Learning with python》一书中第5.4.3节 ...
分段线性分类器：DNN的一种可视化解释
一、原理 Exact and Consistent Interpretation for Piecewise Linear Neural Networks: A Closed Form Solution KDD2018的这篇文章，指出对于采用分段线性激活函数如Relu、最后 ...
『高性能模型』卷积网络可视化与理解
『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 ...
卷积神经网络的简单可视化
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 ...
用Python可视化卷积神经网络
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。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起。如果我们不能解释模型是如何工作的，我们怎么能相信模型 ...
卷积神经网络的可视化与理解
! ------- 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 ...
决策树的可视化解读
使用工具Graphviz可视化决策树后，可以得到如下所示的一个PDF文件： 与之对应的CSV表格 ...