DL2022: Визуализация нейронных сетей и генерация изображений (часть 1)
Курс “Глубокое обучение (Deep Learning)“
страница курса:
автор курса: Александр Дьяконов ()
В этой лекции...
Зачем наблюдать?
За чем можно наблюдать в NN?
Визуализация весов: свёртки первого слоя.
Визуализация весов / нейронов промежуточных слоёв: «deconvnet».
Class Activation Maps (CAM).
Guided Backpropagation.
Interpretable Convolutional Neural Networks.
Grad-CAM.
Стандартные средства в признаковых пространствах.
Анализ активации нейронов.
Чувствительность к удалению (Occlusion sensitivity). «Saliency maps» – градиенты (их модули) по входу.
Анализ отдельных нейронов / каналов / слоёв: Class Model Visualisation.
Нейроискусство.
30 views
0
0
1 year ago 01:59:36 1
DL2022: Свёрточные нейронные сети
1 year ago 01:17:03 8
DL2022: Визуализация нейронных сетей и генерация изображений (часть 2)
1 year ago 01:12:20 30
DL2022: Визуализация нейронных сетей и генерация изображений (часть 1)