一文带你用可视化理解卷积神经网络(11)
#plot the filters
figax = plt.subplots(nrows=1ncols=5)
for i in range(5):
ax[i
.imshow(layers[layer_ids[i
.get_weights()[0
[:::0
[::0
cmap='gray')
ax[i
.set_title('block'+str(i+1))
ax[i
.set_xticks([
)
ax[i
.set_yticks([
)
我们可以在上面的输出中看到不同层的滤波器 。 由于VGG16仅使用3×3滤波器 ， 因此所有滤波器都具有相同的形状 。
最大化激活—可视化模型所期望的内容
我们使用下面的图片来理解最大化激活的概念：
你认为对模型去识别大象来说哪些特征是重要的？下面是我想到的一些主要的特征：
-
象牙
-
象鼻
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