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2022/05/20阅读:24主题:自定义主题1

卷积神经网络解释器简介

卷积神经网络解释器简介

1 前言

TensorFlow Playground简介这篇文章里,笔者介绍了一个用可视化的方法认识神经网络(CNN)的产品,本次内容将分享一个类似的网站 - CNN Explainer,它专注于用可视化的方式讲解卷积神经网络,该产品同样以非常直观的方式展示了卷积神经网络及其相关知识点。CNN Explainer网站地址为:https://poloclub.github.io/cnn-explainer/。

2 产品特性

CNN Explainer网站的头部即是一个用于图片分类的卷积神经网络,输入是图片的三个通道(红,绿和蓝),其中图片在网络的每一层计算后呈现的样式也被展示出来,悬浮鼠标即可看到每个卷积核的输入。

CNN 解释器

点击卷积层,动画将显示卷积操作,卷积核一步一步地扫过输入图片,形成输出:

卷积操作

点击感叹号即可跳转到对应的文档和示例,比如针对卷积操作,你可以通过调整输入和卷积核的参数来体会它的工作原理,动画将根据输入进行变化,同时还附有详细的文档说明和参考链接。产品的开发者真得是非常用心了!

交互式地理解卷积操作

卷积层常用的ReLU激活函数的操作示意图和公式也可以通过点击相对应的层展示:

ReLU激活函数示意图

同样地,MaxPooling层的示意图和公式也形象地展示了出来,输入里的最大值被取了出来作为输出:

Max Pooling层示意图

最后输出层用不同程度高亮的方式展示了模型预测的类别。

3 总结

CNN Explainer以非常生动的方式展示了卷积操作、ReLU函数、Softmax函数、池化、展平层等重要技术原理,并且你还可以上传自己的图片让模型进行预测,请自己尝试吧!希望这次的分享对你有帮助,欢迎在评论区留言讨论!

分类:

人工智能

标签:

深度学习

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