[問題]CNN卷積層及池化層

看板Python作者 (TwiceTwice)時間7年前 (2017/12/26 09:12), 編輯推噓5(5推 0噓 16→)
留言21則, 8人參與, 7年前最新討論串1/1
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 -- Sent from my Windows -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.127.205.207 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1514279545.A.F04.html
推
12/26 17:39, 7年前 , 1F
channel變了的話根本無法看吧...
12/26 17:39, 1F
→
12/26 17:40, 7年前 , 2F
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, 2F
→
12/26 17:40, 7年前 , 3F
值的意義
12/26 17:40, 3F
推
12/26 17:58, 7年前 , 4F
何謂"卷積層運算後的影像"和"池化層後的影像"呢?
12/26 17:58, 4F
→
12/26 17:58, 7年前 , 5F
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, 5F
→
12/26 17:59, 7年前 , 6F
值域也不見得是0~1或0~255 如何重建影像呢?
12/26 17:59, 6F
→
12/26 18:02, 7年前 , 7F
我覺得不要把CNN當成一種"影像處理的工具"
12/26 18:02, 7F
→
12/26 18:02, 7年前 , 8F
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, 8F
→
12/26 18:03, 7年前 , 9F
尤其是分類問題 CNN只是從training data中找出最能代表
12/26 18:03, 9F
推
12/26 18:03, 7年前 , 10F
Google cnn visualize 有很多資料
12/26 18:03, 10F
→
12/26 18:03, 7年前 , 11F
各類別的資料分布而已
12/26 18:03, 11F
推
12/26 20:37, 7年前 , 12F
如果是tensorflow的話 sess.run(你想看的層)就可以導出值
12/26 20:37, 12F
→
12/27 00:33, 7年前 , 13F
我猜原po想問的應該是叫做feature map或response，抽象意
12/27 00:33, 13F
→
12/27 00:33, 7年前 , 14F
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, 14F
→
12/27 00:33, 7年前 , 15F
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, 15F
→
12/27 00:33, 7年前 , 16F
部分來誇大解釋增加噱頭。
12/27 00:33, 16F
→
12/27 00:35, 7年前 , 17F
12/27 00:35, 17F
→
12/27 01:32, 7年前 , 18F
你應該是要看權重而不是影像吧？
12/27 01:32, 18F
推
12/27 13:17, 7年前 , 19F
要理解意義的話舉例來說可以guided backpropagation回
12/27 13:17, 19F
→
12/27 13:17, 7年前 , 20F
去
12/27 13:17, 20F
→
12/30 23:32, 7年前 , 21F
deconvolution?
12/30 23:32, 21F
‣ 更多 zu00478633 的文章
文章代碼(AID): #1QGX9vy4 (Python)