乎上有個回答很不錯,備份到文章里了,為支持原作者,這里給出知乎原文連接 可視化理解卷積神經網絡 ...
本課介紹了近年來人們對理解卷積網絡這個 黑盒子 所做的一些可視化工作,以及deepdream和風格遷移。 卷積網絡可視化 . 可視化第一層的濾波器 我們把卷積網絡的第一層濾波器權重進行可視化 權重值縮放到 之間 可以發現: 第一層的濾波器可以看做模版匹配,那么它尋找的模式就是一些邊和線。也就是說,當濾波器滑動到邊和線的時候,會有較大的激活值。這跟人腦的功能幾乎是一致的。 然而,我們只能可視化第一層 ...
2018-02-02 09:23 0 3686 推薦指數:
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介紹了基於價值函數和基於策略梯度的兩種強化學習框架,並介紹了四種強化學習算法:Q-learning,DQN,REINFORCE,Actot-Critic 1 強化學習問題建模 上圖中,智能體a ...
『cs231n』卷積神經網絡的可視化應用 文件目錄 vgg16.py import os import numpy as np import tensorflow as tf from download import exist_or_download model_url ...
1 語義分割 語義分割是對圖像中每個像素作分類,不區分物體,只關心像素。如下: (1)完全的卷積網絡架構 處理語義分割問題可以使用下面的模型: 其中我們經過多個卷積層處理,最終輸出體的維度是C*H*W,C表示類別個數,表示每個像素在不同類別上的得分。最終取最大得分為預測類別 ...
卷積神經網絡的簡單可視化 本次將進行卷積神經網絡權重的簡單可視化。 在本篇教程的前半部分,我們會首先定義一個及其簡單的 CNN 模型,並手工指定一些過濾器權重參數,作為卷積核參數。 后半部分,我們會使用 FashionMNIST 數據集,並且定義一個 2 層的 CNN 模型,將模型訓練 ...
作者|FAIZAN SHAIKH 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 介紹 深入學習中最具爭議的話題之一是如何解釋和理解一個經過訓練的模型——特別是在醫療等高風險行業的背景下。“黑 ...
! ------- 近些年大規模的卷積神經網絡模型在圖片分類上取得了顯著成果,然而對為什么會習得如此好的分類性能 ...
『cs231n』卷積神經網絡的可視化與進一步理解 一、反卷積可視化 這是一篇14年的老文章:Visualizing and Understanding Convolutional Networks,文中針對的模型為12年的 AlexNet,從可視化的角度對卷積神經網絡的理解提出了一個新的視角 ...