計算機視覺（五）

特徵可視化 1、對最後一層特徵的處理：使用t-SNE降維技術，將最後的高維向量壓縮到兩維進行申請。 2、利用梯度上升來生成圖像： 3、deepdream：試圖放大提取到的特徵，其操作是在神經網絡的某一層進行反向傳播，使梯度等於這一層的激活值，即將梯度方向傳播回去 4、特徵反演：輸入圖像後在某一層取一個特徵值，通過梯度上升與正則化之後反演回去重構圖像 5、紋理生成：將圖片輸入到神經網絡中，計算Gra

>>阅读原文<<