Visualizing and Understanding Convolutional Networks(神經網絡可視化)理解
作者的核心思想要點： feature map的可視化 一般的卷積神經網絡某一層的輸出，都是將Input Image，經過多次的Conv、ReLU、Pooling作用後的得到的結果。 舉個簡單又不失一般性的單層卷積神經網絡模型： 現在我們想知道Pooling後得到的96個112x112的feature maps中的一個feature map到底學到的是啥？怎麼做？ 一個直觀的想法是將112x112x
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