Flera nya verk har empiriskt konstaterat att konvolutionella neurala nät (CNN) är (ungefär) inverterbara. För att förstå detta ungefärliga inverterbarhetsfenomen och hur vi kan utnyttja det mer effektivt fokuserar vi på en teoretisk förklaring och utvecklar en matematisk modell för gles signalåterhämtning som överensstämmer med CNN med slumpmässiga vikter. Vi ger en exakt anslutning till en viss modell av modellbaserad kompressiv avkänning (och dess återställningsalgoritmer) och slumpmässiga CNNs. Vi visar empiriskt att flera lärda nätverk stämmer överens med vår matematiska analys och sedan visar att med en så enkel teoretisk ram kan vi få rimliga rekonstruktionsresultat på verkliga bilder. Vi diskuterar också klyftor mellan våra modellantaganden och CNN som utbildats för klassificering i praktiska scenarier.
Vi noterar också det relaterade arbetet inom REF som kopplar samman modellbaserad komprimerad avkänning med konvolutionella neurala nätverks invertibilitet.
Towards Understanding the Invertibility of Convolutional Neural Networks
{'venue': 'IJCAI 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}