作者zu00478633 (TwiceTwice)
看板Python
標題[問題]CNN卷積層及池化層
時間Tue Dec 26 17:12:22 2017
請問一下
我想要查看卷積層運算後的影像跟池化層後的影像
我要如何查看
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1F：推 KyotoAnime: channel變了的話根本無法看吧... 12/26 17:39
2F：→ KyotoAnime: 除非你有特別設計的方法 不然你只能看到值 很難知道 12/26 17:40
3F：→ KyotoAnime: 值的意義 12/26 17:40
4F：推 aszx4510: 何謂"卷積層運算後的影像"和"池化層後的影像"呢? 12/26 17:58
5F：→ aszx4510: 經過filter和pooling後 得到的數值數量和原圖不見得相同 12/26 17:58
6F：→ aszx4510: 值域也不見得是0~1或0~255 如何重建影像呢? 12/26 17:59
7F：→ aszx4510: 我覺得不要把CNN當成一種"影像處理的工具" 12/26 18:02
8F：→ aszx4510: CNN不見得會按照你心中所想像的 一步一步學習圖片的特徵 12/26 18:02
9F：→ aszx4510: 尤其是分類問題 CNN只是從training data中找出最能代表 12/26 18:03
10F：推 liang1230: Google cnn visualize 有很多資料 12/26 18:03
11F：→ aszx4510: 各類別的資料分布而已 12/26 18:03
12F：推 Kazimir: 如果是tensorflow的話 sess.run(你想看的層)就可以導出值 12/26 20:37
13F：→ Mchord: 我猜原po想問的應該是叫做feature map或response，抽象意 12/27 00:33
14F：→ Mchord: 義的是該層該神經元所對應的圖片中activation最大的區域。 12/27 00:33
15F：→ Mchord: 一般用途是當結果很好之後，再回頭去挑人類覺得有意義的與 12/27 00:33
16F：→ Mchord: 部分來誇大解釋增加噱頭。 12/27 00:33
18F：→ pups003: 你應該是要看權重而不是影像吧？ 12/27 01:32
19F：推 cybermeow: 要理解意義的話舉例來說可以guided backpropagation回 12/27 13:17
20F：→ cybermeow: 去 12/27 13:17
21F：→ bestchiao: deconvolution? 12/30 23:32