Stora Convolutional Network modeller har nyligen visat imponerande klassificering prestanda på ImageNet riktmärke. Men det finns ingen klar förståelse för varför de presterar så bra, eller hur de kan förbättras. I detta dokument tar vi upp båda frågorna. Vi introducerar en ny visualiseringsteknik som ger insikt i funktionen hos mellanfunktionslager och klassificeringens funktion. Används i en diagnostisk roll, dessa visualiseringar gör att vi kan hitta modellarkitekturer som överträffar Krizhevsky et al. på ImageNets klassificeringsriktmärke. Vi utför också en ablation studie för att upptäcka prestanda bidrag från olika modellskikt. Vi visar vår ImageNet modell generaliserar bra till andra datauppsättningar: när softmax classifier omskolas, det övertygande slår de aktuella state-of-the-art resultat på Caltech-101 och Caltech-256 datauppsättningar.
Zeiler och Fergus REF presenterade en ny visualiseringsmetod som ger insikt i funktionen av mellanfunktionslager och funktionen av klassificeringen, och visade hur dessa visualiseringar kan användas för att identifiera problem med modellen och på så sätt få bättre prestanda.
Visualizing and Understanding Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}