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可解释机器学习——CAM简介

可解释机器学习——CAM

CAM

对每一帧画面画出热力图，看出人工智能关注哪个位置，才进行分类的

可解释机器学习——CAM简介_第1张图片

精妙之处：

  • 对深度学习进行可解释性分析
  • 弱监督定位
  • 潜在的“注意力机制”

类激活热力图算法原理

可解释机器学习——CAM简介_第2张图片

输入原始图像后，经过无池化的全卷积神经网络后，计算出512个14*14的channel，蓝红绿各代表一个channel，经过GAP（全局平均池化）操作，将512各channel转化为512个平均数（相当于建立了全连接层），将得到的logit分数+Softmax转化为概率后，识别出类别

热力图的生成就是每一个channel矩阵乘权重相加后，得到的14*14的矩阵（图像）

只能算出最后一层卷积层输出，无法分析中间层。

池化简述

可以降低计算量——降低矩阵的大小

可以防止过拟合

平移不变性——眼睛在左或在右输出的结果都一样，但也意味着丢失了长宽方向的位置信息，因此CAM不使用池化

可解释机器学习——CAM简介_第3张图片

GAP

如果按照原来的全连接层，就是512*14*14个参数,GAP后只是512个参数

可解释机器学习——CAM简介_第4张图片

CAM算法中必须有GAP层，没有的话需要把全连接层替换为GAP层

机器教学

通过机器学习，训练出识别每一类时的重点特征，教导人如何进行分类

论文精度部分

可解释机器学习——CAM简介_第5张图片

2)]

CAM算法中必须有GAP层，没有的话需要把全连接层替换为GAP层

机器教学

通过机器学习，训练出识别每一类时的重点特征，教导人如何进行分类

论文精度部分

[外链图片转存中…(img-WlnumJEf-1671274615612)]

可解释机器学习——CAM简介_第6张图片

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    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
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