0 - Visualizing and Understanding Convolutional Networks（阅读翻译）

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卷积神经网络的可视化理解(Visualizing and Understanding Convolutional Networks) 摘要(Abstract) 近来,大型的卷积神经网络模型在Imagenet数据集上表现出了令人印象深刻的效果,但是现如今大家并没有很清楚地理解为什么它们有如此好的效果,以及如何改善其效果.在这篇文章中,我们对这两个问题均进行了讨论.我们介绍了一种创新性的可视化技术可以深入观察中间的特征层函数的作用以及分类器的行为.作为一项类似诊断性的技术,可视化操作可以使我们找到比…

深度学习论文翻译解析（十）：Visualizing and Understanding Convolutional Networks

论文标题:Visualizing and Understanding Convolutional Networks 标题翻译:可视化和理解卷积网络论文作者:Matthew D. Zeiler Rob Fergus 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1311.2901v3.pdf https://arxiv.org/abs/1311.2901 参考的翻译博客:https://blog.csdn.net/kklots/article/details/17…

[论文解读]CNN网络可视化——Visualizing and Understanding Convolutional Networks

概述虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D…

Visualizing and Understanding Convolutional Networks论文复现笔记

目录 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 论文复现笔记 Abstract Introduction Approach Visualization with a Deconvnet 关于Deconvnet的实现 Convnet Visualization 对于一个给定的Feature map,论文中展示了最高的9个激活,并把每个激活投影到像素空间,同时对于可视化的像素空间,论文同样展示了相关的图片区域. 这个地方挺有意思的,也可…

Visualizing and Understanding Convolutional Networks

前言:研究卷积神经网络,把阅读到的一些文献经典的部分翻译一下,写成博客,代码后续给出,不足之处还请大家指出. 本文来自:tony-tan.com Github:github.com/Tony-Tan 大型卷积神经网络在图片分类上很成功,然而我们不知道他为什么能表现的如此不错,或者如何提高. #Abstract: In this paper we address both issues. We introduce a novel visualization technique that gives…

深度学习研究理解5：Visualizing and Understanding Convolutional Networks（转）

Visualizing and understandingConvolutional Networks 本文是Matthew D.Zeiler 和Rob Fergus于(纽约大学)13年撰写的论文,主要通过Deconvnet(反卷积)来可视化卷积网络,来理解卷积网络,并调整卷积网络:本文通过Deconvnet技术,可视化Alex-net,并指出了Alex-net的一些不足,最后修改网络结构,使得分类结果提升. 摘要: CNN已经获得很好的结果,但是并没有明确的理解为什么CNN会表现的这么好,或者…