Detta papper lär sig en grafisk modell, nämligen en förklarande graf, som avslöjar den kunskapshierarki som finns gömd i ett förtränat CNN. Med tanke på att varje filter 1 i ett konv-lager av ett förtränat CNN vanligtvis representerar en blandning av objektdelar, föreslår vi en enkel men effektiv metod för att automatiskt reda ut olika delmönster från varje filter, och konstruera en förklarande graf. Varje graf nod representerar ett delmönster, och grafkanterna kodar co-aktiveringsrelationer och rumsliga samband mellan mönster. Vi lär oss den förklarande grafen för en förtränad CNN på ett oövervakat sätt, d.v.s. utan behov av att kommentera objektdelar. Experiment visar att varje graf nod konsekvent representerar samma objektdel bland olika bilder. Vi överför delmönster i den förklarande grafen till del lokalisering, och vår metod i hög grad överträffar andra tillvägagångssätt.
Zhang m.fl. REF ) omvandlade CNN-representationer till en förklarande graf, som representerar den semantiska hierarkin gömd i ett förtränat CNN.
Interpreting CNN knowledge via an Explanatory Graph
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}