深度学习之CNN可视化

CNN可视化过程

我们现在可以明白，CNN的浅层的filters一般会检测“边缘”、“颜色”等最初级的特征，之后，filters可以识别出各种“纹理纹路”，到深层的时候，filters可以检测出类似“麻花”、“蜘蛛”等等由前面的基础特征组成的图案。

沿着 “将激活值与输入图片对应”这种思路（我的猜测），利用 Deconvnet这种结构，将激活值沿着CNN反向映射到输入空间，并重构输入图像，从而更加清晰明白地知道filters到底识别出了什么

具体的方法，其实是将原来的CNN的顺序完全反过来，但是组件不变（即filters、POOL等等都不变），

如 原来的顺序是： input–>Conv–>relu–>Pool–>Activation

现在就变成了： Activation–>UnPool–>relu–>DeConv–>input

Conv与DeConv

Conv基本上是把一个大图（input）通过filter变成了小图（activation），DeConv就反过来，从小图（activation）通过filter的转置再变回大图（input）：

把每一层的激活值中挑选最大的激活值，通过Deconvnet传回去，映射到输入空间重构输入图像。

总结

CNNs的各层并不是黑箱，每一层都有其特定个功能，分工明确。从浅到深，CNN会逐步提取出边缘、颜色、纹理、各种形状的图案，一直到提取出具体的物体。 也就是说，CNNs在训练的过程中，自动的提取了我们的任务所需要的各种特征：

这些特征，越在浅层，越是普遍和通用；

越在深层，就越接近我们的实际任务场景。

因此，我们可以利用以及训练好的CNNs来进行 迁移学习（transfer learning），也就是直接使用CNNs已经训练好的那些filters（特征提取器），来提取我们自己数据集的特征，然后就可以很容易地实现分类、预测等等目的。

【1】CNN窥探
【2】Visualizing and Understanding Convolutional Networks
【3】A guide to convolution arithmetic for deep learning
【4】Visualizing what convnets learn

最后

以上就是受伤秋天为你收集整理的深度学习之CNN可视化的全部内容，希望文章能够帮你解决深度学习之CNN可视化所遇到的程序开发问题。

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