2017CS231n笔记_S12可视化和理解

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S12.1可视化

S12.2其他

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S12.1可视化

CNN网络是一个黑盒子，这一节主要是为了理解CNN学到了什么，CNN中间层的作用是什么，CNN在找图片的什么。

第一个卷积层Filters可视化：对一些常见网络的第一层卷积层的Filters可视化结果如下所示。可视化方法是，Filters的形状为(H,W,Depth=3,Num)，将Filters视为Num个彩色图像，图像形状为(H,W,3)。

最后一层的输出可视化：最后一层，例如FC7层，该层输出是图像的卷积特征，是一个4096维的向量。其可视化方法有Nearest Neighbors和Dimensionality Reduction。Nearest Neighbors对图像卷积特征向量进行L2距离度量。Dimensionality Reduction是指使用某种降维方法(例如PCA，t-SNE)将特征向量从4096维减少为2维。2维向量看作是xy坐标系的某个点，在这个点填充对应的图像。详见http://cs.stanford.edu/people/karpathy