[問題]CNN卷積層及池化層

[zu00478633 (TwiceTwice)]

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

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※ 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 KyotoAnime: channel變了的話根本無法看吧...
→ KyotoAnime: 除非你有特別設計的方法 不然你只能看到值 很難知道
→ KyotoAnime: 值的意義
推 aszx4510: 何謂"卷積層運算後的影像"和"池化層後的影像"呢?
→ aszx4510: 經過filter和pooling後 得到的數值數量和原圖不見得相同
→ aszx4510: 值域也不見得是0~1或0~255  如何重建影像呢?
→ aszx4510: 我覺得不要把CNN當成一種"影像處理的工具"
→ aszx4510: 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
→ aszx4510: 尤其是分類問題  CNN只是從training data中找出最能代表
推 liang1230: Google cnn visualize 有很多資料
→ aszx4510: 各類別的資料分布而已
推 Kazimir: 如果是tensorflow的話 sess.run(你想看的層)就可以導出值
→ Mchord: 我猜原po想問的應該是叫做feature map或response，抽象意
→ Mchord: 義的是該層該神經元所對應的圖片中activation最大的區域。
→ Mchord: 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
→ Mchord: 部分來誇大解釋增加噱頭。
→ Mchord: 建議參考https://youtu.be/AgkfIQ4IGaM
→ pups003: 你應該是要看權重而不是影像吧？
推 cybermeow: 要理解意義的話舉例來說可以guided backpropagation回
→ cybermeow: 去
→ bestchiao: deconvolution?