1. 程式人生 > >深度學習(二十七)視覺化理解卷積神經網路(反池化 pooling unpooling)

深度學習(二十七)視覺化理解卷積神經網路(反池化 pooling unpooling)

本篇博文主要講解2014年ECCV上的一篇經典文獻:《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》,可以說是CNN領域視覺化理解的開山之作,這篇文獻告訴我們CNN的每一層到底學習到了什麼特徵,然後作者通過視覺化進行調整網路,提高了精度。最近兩年深層的卷積神經網路,進展非常驚人,在計算機視覺方面,識別精度不斷的突破,CVPR上的關於CNN的文獻一大堆。然而很多學者都不明白,為什麼通過某種調參、改動網路結構等,精度會提高。可能某一天,我們搞CNN某個專案任務的時候,你調整了某個引數,結果精度飆升,但如果別人問你,為什麼這樣調參精度會飆升呢,你所設計的CNN到底學習到了什麼牛逼的特徵?(PS:之前領導一直鄙視我,要我解釋CNN的每一層到底學習到了什麼特徵,解答不上來,被鄙視了一番,最後才去學了這篇文獻)。