Visualizing and Understanding Convolutional Networks 论文笔记



  • 概述

    神经网络的可视化是一个解释黑盒模型的重要手段。之前有很多方案,比如查看feature maps、遮挡区域、噪声生成等方式。Visualizing and Understanding Convolutional Networks算是一种比较高端的思路,通过反卷积的手段获取可视化结果。之所以翻译这篇论文,首先是因为自己励志做一个高产的up主,另外在最近研究GAN的时候,发现DCGAN的生成器和该论文有异曲同工之妙,加之之前博客对这篇论文简介的不够透彻,故自给自足翻论文看了。

    还是先坑后填。5.13之前会填的。



  • 我前两天也看了一下这篇论文,想试一下在文本上的效果,根据可视化去思考我们准确率的问题


 

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