作者zu00478633 (TwiceTwice)
看板Python
标题[问题]CNN卷积层及池化层
时间Tue Dec 26 17:12:22 2017
请问一下
我想要查看卷积层运算後的影像跟池化层後的影像
我要如何查看
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1F：推 KyotoAnime: channel变了的话根本无法看吧... 12/26 17:39
2F：→ KyotoAnime: 除非你有特别设计的方法 不然你只能看到值 很难知道 12/26 17:40
3F：→ KyotoAnime: 值的意义 12/26 17:40
4F：推 aszx4510: 何谓"卷积层运算後的影像"和"池化层後的影像"呢? 12/26 17:58
5F：→ aszx4510: 经过filter和pooling後 得到的数值数量和原图不见得相同 12/26 17:58
6F：→ aszx4510: 值域也不见得是0~1或0~255 如何重建影像呢? 12/26 17:59
7F：→ aszx4510: 我觉得不要把CNN当成一种"影像处理的工具" 12/26 18:02
8F：→ aszx4510: CNN不见得会按照你心中所想像的 一步一步学习图片的特徵 12/26 18:02
9F：→ aszx4510: 尤其是分类问题 CNN只是从training data中找出最能代表 12/26 18:03
10F：推 liang1230: Google cnn visualize 有很多资料 12/26 18:03
11F：→ aszx4510: 各类别的资料分布而已 12/26 18:03
12F：推 Kazimir: 如果是tensorflow的话 sess.run(你想看的层)就可以导出值 12/26 20:37
13F：→ Mchord: 我猜原po想问的应该是叫做feature map或response，抽象意 12/27 00:33
14F：→ Mchord: 义的是该层该神经元所对应的图片中activation最大的区域。 12/27 00:33
15F：→ Mchord: 一般用途是当结果很好之後，再回头去挑人类觉得有意义的与 12/27 00:33
16F：→ Mchord: 部分来夸大解释增加噱头。 12/27 00:33
18F：→ pups003: 你应该是要看权重而不是影像吧？ 12/27 01:32
19F：推 cybermeow: 要理解意义的话举例来说可以guided backpropagation回 12/27 13:17
20F：→ cybermeow: 去 12/27 13:17
21F：→ bestchiao: deconvolution? 12/30 23:32