揭开CNN的神秘面纱——ZFNet

最新推荐文章于 2023-01-20 22:15:54 发布
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分类专栏： Deep Learning 文章标签： 卷积 可视化 神经网络 计算机视觉
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版权

ZFNet——Zeiler&Fergus

本文主要是对论文Visualizing and Understanding Convolutional Networks的学习。

文章目录

简介

AlexNet的提出使得大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于CNN网络究竟为什么能表现这么好，以及怎么样能变得更好尚不清楚，因此为了解决上述两个问题，ZFNet提出了一种可视化技术，用于理解网络中间的特征层和最后的分类器层，并且找到改进神经网络的结构的方法。ZFNet是Matthew D.Zeiler 和 Rob Fergus 在2013年撰写的论文Visualizing and Understanding Convolutional Networks中提出的，是当年ILSVRC的冠军。ZFNet使用反卷积（deconv）和可视化特征图来达到可视化AlexNet的目的，并指出不足，最后修改网络结构，提升分类结果。

原理

反卷积网络结构

论文使用反卷积网络(deconvnet)进行可视化。反卷积网络可以看成是卷积网络的逆过程，但它不具有学习的能力，只是用于探测卷积网络。

反卷积网络依附于网络中的每一层，不断的间特征图映射回输入图并可视化。过程中将需要检测的激活图送入反卷积网络，而其余激活图都设置为0。进入反卷积网络后，经过1.unpool；2.rectify；3

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ZFNet：Visualizing and Understanding Convolutional Networks
just
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