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[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet

ZFNet-算法讲解

采用的是通过讲解论文的方式对算法进行讲解

论文名字为：Visualizing and Understanding Convolutional Networks

论文的具体笔记在EndNote里

应该先听论文精讲部分的，先听个总的有点摸不着头脑

论文分为六个部分

  1. Introduction
  2. Approach
  3. Training Details
  4. Convnet Visualization
  5. Experiments
  6. Discussion

图文很多(毕竟是可视化)，需要听讲解，否则很难理解具体图文是什么意思，

整体都是理论的讲解，想知道实际上操纵该怎么搞。

整体在AlexNet上进行改进

关键字(非论文关键字)：训练过程中不同层特征演化可视化，平移、缩放、旋转敏感性分析，局部遮挡敏感性分析，相关性遮挡分析，ImageNet 2012竞赛，Caltech-101，Caltech-256，PASCAL VOC 2012，全连接层和卷积层去除后性能分析，各特征有效性分析

下面这部分是听了概括部分做的笔记，听完精讲后感觉实在很烂，不过确实很精简，不打算改，明天换种记笔记方式吧

一个很有名的图像分类模型

2013年Imagenet图像分类挑战赛的冠军

提出了一种巧妙的可视化卷积神经网络中间层特征的方法技巧

利用这些技巧可以知道神经元究竟在提取什么特征，同时改进之前的网络

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第1张图片

上面是ZFNet的网络结构(基于AlexNet)

这篇论文和重点依然是可视化的技巧

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第2张图片

卷积 & 反卷积

反池化：

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第3张图片

第一层提取的特征非常底层，如边缘、颜色等

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第4张图片

第二层开始使用反卷积的技巧

左侧是被喂出来的图，右侧都是真实的图

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第5张图片

到第五层，特征开始变得高级与复杂，并且具备一定的不变性（9张图片的相似度不高了），

越来越倾向于提取语义特征

越往后越难以收敛

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第6张图片

论文中还分析了不变性

平移、缩放与旋转会对不同层提取的信息以及输出有什么不同的影响

网络浅层在关注长宽方向上的信息，深层是在关注语义信息

接下来是ZFNet结构的由来

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第7张图片

接下来还进行了遮挡测试

通过一系列巧妙的对照，证明了神经网络对遮挡的敏感性

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第8张图片

除了敏感性分析外，还进行了相关性分析

深度学习是否对狗这个类别进行了语义上隐式的定义

不同的图片遮挡同一个部位，其影响是否一样？

如果不同的狗都遮住右眼影响一样，说明深度学习隐式得定义了右眼这个位置对狗这个类别的相关性

间接证明网络越到深层，越提取语义特征，而不是长宽、边缘等

各个版本的对比

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第9张图片

去掉一些层对网络的影响

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第10张图片

进行迁移学习和微调

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第11张图片

不保留权重，只保留结构，效果并不好

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第12张图片

使用迁移学习的话，只需要很少量的数据就可以达到非常好的性能

只需要6张图片就可以达到和原来最好的模型一样的性能

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第13张图片

Caltech256每个图片上只有一个物体，而PASCAL2012上一个图片上有很多个物体

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第14张图片

最后该论文还分析了网络中不同的层提取的特征对分类的有效性

模型越深，越具有分类上的有效性

[可解释机器学习]Task02：[算法]ZFNet_第15张图片

总结：就理解可解释机器学习来说，这篇论文真的很棒，有很多可视化图片，还有很多具体的说明（看得懂的话），对于基础理解可解释机器学习来说肯定够了，而且内容很丰富，不仅了解了可解释机器学习还白嫖一个算法（不是。

ZFNet-论文逐句精读

核心是能够可视化卷积神经网络中间层提取到的特征的方法

ZFNet 2013年ImageNet图像分类竞赛冠军

反卷积将中间层feature map重构回原始输入像素空间可视化

具体笔记放在EndNote里，需要的可以留言 

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    Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.   在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
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    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
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    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他