VALSE 2020 APR - 模型可解釋性

今天下午,香港中文大學的周博磊博士在 VALSE 2020 上對模型可解釋性年度進展進行了精彩的報告。 一圖勝千言,先圖爲敬 周博士團隊在 InterFaceGAN 中將隱空間與人臉屬性建立了因果關聯,從此以後想讓 GAN 生成正臉還是側臉,都可以精準控制了。 想要他嚴肅還是微笑? 甚至女神變男神! 那麼,其原理是什麼呢? 請看下圖 其包含兩部分的分析,一、Generator 中卷積神經元學到的語
相關文章
相關標籤/搜索