颜色分类leetcode Understanding CNN 探索convnet过滤器以了解卷积神经网络如何看待世界

颜色分类leetcode理解卷积神经网络可视化ConvNet层可以深入了解神经网络如何看待世界。最大化来自conv过滤器的响应为我们提供了convnet对其视觉空间的模块化分层分解的清晰可视化。第一层基本上只编码方向和颜色。然后将这些方向和颜色过滤器组合成基本的网格和斑点纹理。这些纹理逐渐组合成越来越复杂的图案。随着过滤器开始从越来越大的空间范围内整合信息，过滤器变得更加复杂。以下是提供的python代码生成的一些图像。这些是来自VGG16（也称为OxfordNet）图像分类模型的conv过滤器的可视化。 block1_conv2 block2_conv2 block3_conv3 block4_conv1 block5_conv1