I vilken utsträckning beror den djupa visualiseringens framgång på träningen? Kan vi göra djup visualisering med otränade, slumpmässiga viktnätverk? För att ta itu med detta problem utforskar vi nya och kraftfulla generativa modeller för tre populära djupvisualiseringsuppgifter med hjälp av otränade, slumpmässiga viktkonvolutionella neurala nätverk. Först inverterar vi representationer i funktionsutrymmen och rekonstruerar bilder från vita ljudingångar. Rekonstruktionskvaliteten är statistiskt sett högre än den hos samma metod som tillämpas på välutbildade nätverk med samma arkitektur. Därefter syntetiserar vi texturer med skalade korrelationer av representationer i flera lager och våra resultat är nästan oskiljaktiga med den ursprungliga naturliga texturen och de syntetiserade texturerna baserade på det tränade nätverket. För det tredje, genom att omarbeta innehållet i en bild i stil med olika konstverk, skapar vi konstnärliga bilder med hög perceptuell kvalitet, mycket konkurrenskraftig till det tidigare arbetet av Gatys et al. på förskolade nätverk. Så vitt vi vet är detta den första demonstrationen av bildrepresentationer med hjälp av otränade djupa neurala nätverk. Vårt arbete är ett nytt och fascinerande verktyg för att studera representationen av djup nätverksarkitektur och sprida ljus över nya insikter om djup visualisering.
REF använder otränat VGG-nätverk som framgångsrikt ändrar stilen på målbilden till referensbilden.
A Powerful Generative Model Using Random Weights for the Deep Image Representation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}