Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har visat sig vara ett kraftfullt verktyg för diskriminerande lärande. Nyligen har forskare också börjat visa intresse för CNN:s generativa aspekter för att få en djupare förståelse för vad de har lärt sig och hur de kan förbättra dem ytterligare. Detta papper undersöker generativ modellering av CNNs. De viktigaste bidragen är: (1) Vi konstruerar en generativ modell för CNN i form av exponentiell lutning av en referensfördelning. (2) Vi föreslår en generativ gradient för förutbildning av CNN genom ett icke-parametriskt provtagningssystem, som i grunden skiljer sig från den allmänt använda diskriminativa gradienten, och som ändå har samma beräkningsarkitektur och kostnad som den senare. (3) Vi föreslår en generativ visualiseringsmetod för CNN genom provtagning från en explicit parametrisk bildfördelning. Den föreslagna visualiseringsmetoden kan direkt rita syntetiska prover för någon given nod i en utbildad CNN av Hamiltonian Monte Carlo (HMC) algoritm, utan att tillgripa några extra håll-out bilder. Experiment på utmanande ImageNet-riktmärke visar att den föreslagna generativa gradienten pre-utbildning konsekvent hjälper till att förbättra prestanda CNNs, och den föreslagna generativa visualiseringsmetoden genererar meningsfulla och varierade prover av syntetiska bilder från en storskalig djup CNN.
I Ref föreslogs en metod för utbildning av konvolutionella neurala nätverk (CNN) för detta ändamål.
Generative Modeling of Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ICLR 2015', 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}