CNN特征可视化报告

今年来CNN在图像分类和物体检测领域大放异彩，主要是以下几项因素的作用:1.数以百万计带标签的训练数据的出现；2.GPU的强大计算能力；3.更好的模型调优策略：如DropOut策略，使得训练大的模型成为可能。尽管如此，从科学的角度来看，这是令人很不满意的。因为我们并不能解释这个复杂的模型，也就不理解为什么它能达到这么好的效果，而不了解这个模型如何工作和为什么有作用，我们改进模型就只能使用试错法。这篇论文提出了一种新的可视化技术，揭示了模型中任意层的特征图片与输入之间的响应关系。