I detta dokument behandlas visualisering av bildklassificeringsmodeller med hjälp av djupa Convolutional Networks (ConvNets). Vi överväger två visualiseringstekniker, baserade på beräkning av gradienten av klasspoäng med avseende på indatabilden. Den första genererar en bild, som maximerar klasspoäng [5], vilket visualiserar begreppet klass, fångas av ett ConvNet. Den andra tekniken beräknar en klasslönekarta, specifik för en given bild och klass. Vi visar att sådana kartor kan användas för svagt övervakad objektsegmentering med klassificering ConvNets. Slutligen etablerar vi kopplingen mellan de gradientbaserade ConvNet visualiseringsmetoderna och dekonvolutionella nätverk [13].
REF:s arbete syftade till att avslöja framträdande strukturer inom bilder relaterade till en viss klass genom att beräkna motsvarande scorederivat med avseende på indatabilden.
Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classification Models and Saliency Maps
{'venue': 'ICLR 2013', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}