Lecture 12: Visualizing and Understanding

本文探讨了使用卷积神经网络(CNN)进行图像识别任务中的各种可视化技术,包括第一层滤波器可视化、t-SNE展示高层特征、遮挡实验、显著性映射等方法。还介绍了通过梯度上升生成激活特定神经元的合成图像,以及如何利用这些技术理解模型行为。

CS231n

Lecture 12: Visualizing and Understanding

Visualize

  • Filters of first layer
  • feature sof last layer: t-SNE
  • Visualizing Activations
  • Occlusion Experiments
  • Saliency Maps: 梯度反传到输入
  • Intermediate features via guided backprop: grad *= relu(y)

    • Pick a single intermediate neuron
    • Compute gradient of neuron value with respect to image pixels

    Images come out nicer if you only backprop positive gradients through each ReLU
    Find the part of an image that a neuron responds to
    对象是输入图像,需要给定

  • Visualizing CNN features: Gradient Ascent
    Generate a synthetic image that maximally activates a neuron, 对象是模型本身,无需给定输入图像

    I=argmaxIf(I)+R(I)argmaxISc(I)λI22I∗=arg⁡maxIf(I)+R(I)⇒arg⁡maxISc(I)−λ‖I‖22
    1. Initialize image to zeros
    2. Forward image to compute current scores
    3. Backprop to get gradient of neuron value with respect to image pixels
    4. Make a small update to the image
  • Adversarial Examples, 可以给定输入图像

    xadv=x+argminδδs.t.Pred(xadv)Pred(x)xadv=x+arg⁡minδ‖δ‖s.t.Pred(xadv)≠Pred(x)

    DeepDream, 可以给定输入图像
    1. Forward: compute activations at chosen layer
    2. Set gradient of chosen layer equal to its activation
    3. Backward: Compute gradient on image
    4. Update image
  • Feature Inversion, 由特征找回原图像
    Given a CNN feature vector for an image, find a new image that:
    • Matches the given feature vector
    • “looks natural” (image prior regularization)
      x=argminxl(Φ(x),Φ0)+λR(x)=argminxΦ(x)Φ02+λfβdrx∗=arg⁡minxl(Φ(x),Φ0)+λR(x)=arg⁡minx‖Φ(x)−Φ0‖2+λ∫‖∇f‖βdr
  • Texture Synthesis: Gram matrix Neural Style Transfer
    原有nueral style方法对于一张内容图像和风格图像迭代生成太慢Fast Style Transfer: 训练一个专门的模型生成某一特定的风格图像(训练网络使生成的图像满足传统neural style中的目标,或者对图像进行多尺度融合直接生成相应风格的图像)单个模型生成多种风格(学习每一种风格的scale和shift,选定一组scale和shift后用同一个模型生成相应风格的图像)
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
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