卷積神經網絡模型可解釋性 缺乏可解釋性仍然是在許多應用中采用深層模型的一個關鍵障礙。在這項工作中，明確地調整了深層模型，這樣人類用戶可以在很短的時間內完成他們預測背后的過程。具體地說，訓練了深度時間序列模型，使得類概率預測具有較高的精度，同時被節點較少的決策樹緊密地建模。使用直觀的玩具例子以及治療白血症和HIV的醫療任務，這種新的樹正則化產生的模型比簡單的L 或L 懲罰更容易模擬，而不犧牲預測能力 ...
2020-05-04 12:08 0 1632 推薦指數：
1. Main Point 0x1：行文框架 第二章：我們會分別介紹NNs神經網絡和PR多項式回歸各自的定義和應用場景。 第三章：討論NNs和PR在數學公式上的等價性，NNs和PR是兩個等價的理論方法，只是用了不同的方法解決了同一個問題，這樣我們就形成了一個統一的觀察視角，不再將深度 ...
神經網絡可解釋性、深度學習新方法， 2020 年有哪些勢不可擋的研究趨勢？ 編輯：Sophia計算機視覺聯盟 報道 | 公眾號 CVLianMeng 轉載於 ：AI科技評論 AI博士筆記系列推薦： 博士筆記 | 周志華《機器學習》手推筆記“神經網絡” 作為 2019 年最后一場 ...
與模型無關的局部可解釋性方法(LIME) 在機器學習模型事后局部可解釋性研究中，一種代表性方法是由Marco Tulio Ribeiro等人提出的Local Interpretable Model-Agnostic Explanation(LIME)。 一般地，對於每一個輸入實例，LIME ...
覺得本文不錯的可以點個贊。有問題聯系作者微信cyx645016617，之后主要轉戰公眾號，不在博客園和CSDN更新。 論文名稱：“Grad-CAM: Visual Explanations from ...
VGG卷積神經網絡模型解析 一：VGG介紹與模型結構 VGG全稱是Visual Geometry Group屬於牛津大學科學工程系，其發布了一些列以VGG開頭的卷積網絡模型，可以應用在人臉識別、圖像分類等方面，分別從VGG16～VGG19。VGG研究卷積網絡深度的初衷是想搞清楚卷積 ...
1、LeNet-5模型簡介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授於 1998 年在論文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的，它是第一個成功應用於數字識別問題的卷積神經網絡 ...
1、GoogLeNet 模型簡介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一種全新的深度學習結構，該模型獲得了ImageNet挑戰賽的冠軍。 2、GoogLeNet 模型的提出 1）在這之前的AlexNet、VGG等結構都是通過增大網絡的深度（層數）來獲得更好 ...
這里我們會用 Python 實現三個簡單的卷積神經網絡模型：LeNet 、AlexNet 、VGGNet，首先我們需要了解三大基礎數據集：MNIST 數據集、Cifar 數據集和 ImageNet 數據集 三大基礎數據集 MNIST 數據集 MNIST數據集是用作手寫體識別的數據集 ...
