概述 雖然CNN深度卷積網絡在圖像識別等領域取得的效果顯著,但是目前為止人們對於CNN為什么能取得如此好的效果卻無法解釋,也無法提出有效的網絡提升策略。利用本文的反卷積可視化方法,作者發現了AlexNet的一些問題,並在AlexNet基礎上做了一些改進,使得網絡達到 ...
目錄 . 論文地址 . 概述 . 可視化結構 . Unpooling . Rectification: . Filtering: . Feature Visualization . Feature Evolution during Training . Feature Invariance . ZF Net . 實驗 . 簡單的可視化工具 . 參考鏈接 . 論文地址 http: arxiv.or ...
2018-10-21 22:15 0 940 推薦指數:
概述 雖然CNN深度卷積網絡在圖像識別等領域取得的效果顯著,但是目前為止人們對於CNN為什么能取得如此好的效果卻無法解釋,也無法提出有效的網絡提升策略。利用本文的反卷積可視化方法,作者發現了AlexNet的一些問題,並在AlexNet基礎上做了一些改進,使得網絡達到 ...
論文標題:Visualizing and Understanding Convolutional Networks 標題翻譯:可視化和理解卷積網絡 論文作者:Matthew D. Zeiler Rob Fergus 論文地址:https://arxiv.org/pdf ...
2014 ECCV 紐約大學 Matthew D. Zeiler, Rob Fergus 簡單介紹(What) 提出了一種可視化的技巧,能夠看到CNN中間層的特征功能和分類操作。 通過對這些可視化信息進行分析,我們可以 直觀了解和分析CNN學到的特征(中間層特征對應 ...
之前,我知道可以可視化CNN,也只是知道有這么一回事情。至於它是“怎么做的、其原理是什么、給我們的指導意義是什么”,也不清楚。說白了,就是我知道有“CNN可視化”,僅僅停留在“知道”層面!但當自己需要運用、理解其他CNN可視化技術時,才曉得將這篇paper精讀一下 ...
1.安裝: conda install pygot conda install graphviz 2.代碼:(在test.py中) 導入包 在模型后面利用plot_model() ...
requirements torch tensorboard tensorboardX 其中,tensorboardX必須與tensorboard一起安裝到同一環境下。 使用方 ...
部分內容轉載自 http://blog.csdn.net/GYGuo95/article/details/78821617,在此表示由衷感謝。 此方法需要安裝python-graphviz: conda install -n pytorch python-graphviz 或者 sudo ...
在學習深度網絡框架的過程中,我們發現一個問題,就是如何輸出各層網絡參數,用於更好地理解,調試和優化網絡?針對這個問題,TensorFlow開發了一個特別有用的可視化工具包:TensorBoard,既可以顯示網絡結構,又可以顯示訓練和測試過程中各層參數的變化情況。本博文分為四個部分,第一部分介紹相關 ...