Test Train fc5 relu5 conv4-1 relu41 conv3-1 relu31 conv2-1 relu21 conv1-1 relu11 data CNNVis, ett visuellt analyssystem som hjälper experter att förstå, diagnostisera och förfina djupa CNNs. Abstract-Deep konvolutionala neurala nätverk (CNN) har uppnått genombrott prestanda i många mönsterigenkänning uppgifter såsom bildklassificering. Utvecklingen av djupgående modeller av hög kvalitet bygger dock vanligtvis på en betydande mängd försök och terror, eftersom det fortfarande inte finns någon klar förståelse för när och varför en djupgående modell fungerar. I den här artikeln presenterar vi en visuell analysstrategi för bättre förståelse, diagnos och förfinande av djupa CNN. Vi formulerar en djup CNN som en riktad acyklisk graf. Baserat på denna formulering, en hybrid visualisering är utvecklad för att avslöja flera facetter av varje neuron och interaktionerna mellan dem. I synnerhet introducerar vi en hierarkisk rektangel förpackning algoritm och en matris omordning algoritm för att visa de härledda funktionerna i en neuron kluster. Vi föreslår också en biklusterbaserad kantbundlingsmetod för att minska den visuella röran som orsakas av ett stort antal kopplingar mellan nervceller. Vi utvärderade vår metod på en uppsättning CNNs och resultaten är i allmänhet gynnsamma.
Baserat på denna metod, Liu et al. REF utvecklar ett visuellt analyssystem som integrerar en uppsättning visualiseringar för att utforska de funktioner som neuronerna lärt sig och avslöja relationerna mellan dem.
Towards Better Analysis of Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}