26、神经网络可视化与梯度下降算法详解

神经网络可视化与梯度下降算法详解

1. 神经网络可视化概述

理解神经网络的行为对于更好地分析和诊断它们至关重要。像分类准确率和 F1 分数这样的定量指标，只能给出数字来表明分类器在特定问题中的表现，但无法告诉我们神经网络是如何达到这样的结果的。可视化技术则常用于理解高维向量的结构。

2. 可视化技术方法

• 定义损失函数法 ：定义一个损失函数，找到能使特定类别的分类分数最大化的图像。为了生成更具可解释性的图像，使用图像的 L2 范数对目标函数进行正则化。
• 计算特定神经元梯度法 ：计算特定神经元相对于输入图像的梯度，并通过计算其大小来进行展示。
• 图像重建法 ：将可视化问题表述为图像重建问题，尝试找到一个图像，使其表示与原始图像的表示非常接近。这种技术通常能告诉我们特定层通常会丢弃哪些信息。

3. 可视化练习

• 练习 1 ：通过最大化特定类别的 softmax 分数来可视化卷积神经网络（ConvNet），但这可能无法精确生成使分类分数最大化的图像。考虑 softmax 分数，解释其原因。
• 练习 2 ：尝试使用局部线性嵌入方法嵌入神经网络提取的特征。
• 练习 3 ：使用 Isomap 将特征嵌入到二维空间。
• 练习 4 ：假设一