I detta dokument föreslås en metod för att ändra ett traditionellt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) till ett tolkningsbart CNN, för att klargöra kunskap representationer i höga konv-lager av CNN. I ett tolkningsbart CNN representerar varje filter i ett högt konv-skikt en specifik objektdel. Våra tolkningsbara CNN använder samma träningsdata som vanliga CNN utan att behöva kommentera objektdelar eller texturer för övervakning. Den tolkningsbara CNN tilldelar automatiskt varje filter i ett högt konv-lager med en objektdel under inlärningsprocessen. Vi kan tillämpa vår metod på olika typer av CNN med olika strukturer. Den explicita kunskapsrepresentationen i ett tolkningsbart CNN kan hjälpa människor att förstå logiken i ett CNN, dvs. vilka mönster som är memorerade av CNN för förutsägelse. Experiment har visat att filter i ett tolkningsbart CNN är mer semantiskt meningsfulla än filter i ett traditionellt CNN. Koden finns på https: // github.com/ zqs1022/interpretableCNN.
REF föreslog en tolkningsbar CNN att varje filter i ett högkonvolutionsskikt tilldelas en objektdel automatiskt under inlärningsprocessen.
Interpretable Convolutional Neural Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}