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卷积神经网络--可视化中间激活

发布于2020-10-17 21:01     阅读(832)     评论(0)     点赞(9)     收藏(1)


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卷积神经网络–可视化中间激活

**摘要:**卷积神经网络学到的表示非常适合可视化,很大程度是因为它们是视觉概念的表示。本文将介绍一种非常容易理解也非常有用的方法—可视化中间激活。可视化中间激活,是指对于给定输入,展示网络中各个卷基层和池化层输出的特征图(层的输出通常被称为该层的激活,即激活函数的输出)。

1、加载模型

我们希望在3个维度对特征图进行可视化:宽度、高度和深度(通道)。每个通道都对应相对独立的特征,所以将这些特征图可视化的正确方法是将每个通道的内容制作成二维图像。

from keras.models import load_model
model=load_model('cats_and_dogs_small_2.h5')
model.summary()

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作者:虎王168

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/594602/9c7892e469242b6ebdf3/

来源: python黑洞网

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