Deep Visualization:可视化并理解CNN(转)

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Deep Visualization:可视化并理解CNN(转)

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释.这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了! 当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作.其中一个工作就是今天我们讨论的重…

Deep Visualization:可视化并理解CNN

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释.这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了! 当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作.其中一个工作就是今天我们讨论的重…

可视化并理解CNN

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 学习论文[1311.2901] Visualizing and Understanding Convolutional Networks 知乎专栏这篇可视化CNN讲的挺不错,我再稍微提炼下. Visualization with a Deconvnet:将feature map中的特征通过反池化.反激活.反卷积映射到像素. 反池化可通过记录最大激活值的位置来实现,反激活直接使用ReLU,反卷积采用该卷积核的转置来进…

[CNN] Tool - Deep Visualization

From: http://www.infoq.com/cn/news/2016/12/depth-neural-network-fake-photos 当时大部分的DNN在识别图像中对象的过程中主要依据的特征是一些局部特征(如豹子身上的斑点.校车的黑黄色),而忽略了整体特征(如海星的五角星形状.豹子长了四条腿). 知道了DNN所忽略的特征,从而有针对性的进行算法的改进,就有可能大幅提升DNN生成指定图像的能力. 2016年,该研究组先后发布了两篇论文介绍 Deep Generator Netwo…

理解CNN中的感受野（receptive-field）

1. 阅读论文:Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受野定义:receptive field, or field of view (感受野) A unit in convolutional networks only depends on a region of the input. This region in the input is the recepti…

Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn…

Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne…