怎样才能知道坦索洛到底“看到”了什么？

Question

我用由角星(Tensorflow)建造的cnn来做视觉识别。我想知道是否有办法知道我自己的tensorflow模型“看”。谷歌有一条新闻显示了人工智能大脑中的猫脸。

https://www.smithsonianmag.com/innovation/one-step-closer-to-a-brain-79159265/

有人能告诉我如何在我自己的cnn网络中取下这张照片吗？例如，我自己的cnn模型能识别出一辆汽车吗？

Answer 1

我们必须区分什么是Tensorflow 真见

当我们深入到网络中时，特征图看起来不太像原始图像，而更像是它的抽象表示。正如您在block3_conv1中所看到的，猫在某种程度上是可见的，但在那之后它就变得不可识别了。原因是更深层次的特征映射编码高层次的概念，如“猫鼻子”或“狗耳”，而较低层次的特征映射检测简单的边缘和形状。这就是为什么更深层次的特征映射包含了更少的图像信息，更多关于图像类的信息。它们仍然编码有用的特性，但我们不太能直观地解释它们。

而我们能重建的则是由于某种反褶积(实际上不是一个真实的数学反褶积)过程而产生的。

要回答你真正的问题，有很多很好的例子解决方案，你可以成功地研究它：tensorflow卷积层的可视化输出。

Answer 2

当你建立一个模型来进行视觉识别时，你实际上会给它类似种类的标签数据或图片来识别，这样它就可以根据训练数据修改自己的权重。如果你想要建立一个能够识别汽车的模型，你必须对包含标签图片的大型列车数据进行培训。这种类型的承认基本上是一种绝对的承认。

您可以尝试使用MNIST数据集，该数据集提供了用于图像识别的数字图像数据集。