Visualizing and Understanding Convolutional Networks笔记

Visualizing and Understanding Convolutional Networks笔记 论文原文 https://arxiv.org/abs/1311.2901 Pytorch实现 https://github.com/huybery/VisualizingCNN 神经网络有效的原因:1、大规模数据集 2、GPU提高大量的算力 3、Dropout正则化方法 论文提出可视化方法,可视化中间层feature map的输出,训练过程中学习到的特征,使用反卷积的方式(Deconvolutionnal Network),将feature map映射为输入图像的空间,论文还对图像进行