OpenAI解密神经网络黑匣子：AI图像分类原来是张激活地图( 三 )
因为InceptionV1是一个卷积网络，每层每幅图像都不只有一个激活向量。
这意味着相同的神经元运行在前一层的每个patch上。因此，当通过网络传递整幅图像时，每个神经元将被评估数百次，每一个重叠的图像块被评估一次。
图3/24
结果是一个特征可视化网格，每个patch都有一个。这向我们展示了网络如何看到输入图像的不同部分。
图4/24
(左)从ImageNet输入的图像；(右)来自InceptionV1的激活网格，mixed4d层。
这是单幅图像的情况，但如果图像的数量是数以百万计的，那么AI的反应又将如何呢？
先从收集一百万个图像的激活开始。
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