2021年7月23日
pytorch中网络特征图(feture map)、卷积核权重、卷积核最匹配样本、类别激活图(Class Activation Map/CAM)、网络结构的可视化方法
摘要： 0，可视化的重要性： 深度学习很多方向所谓改进模型、改进网络都是在按照人的主观思想在改进，常常在说模型的本质是提取特征，但并不知道它提取了什么特征、哪些区域对于识别真正起作用、也不知道网络是根据什么得出了分类结果。为了增强结果的可解释性，需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务 阅读全文
posted @ 2021-07-23 21:33 tensor_zhang 阅读(6571) 评论(0) 推荐(2) 编辑