Deep learning 我正在尝试使用CNN对图像进行是/否分类。_Deep Learning_Conv Neural Network

Deep learning 我正在尝试使用CNN对图像进行是/否分类。

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是否有可能从隐藏层确定图像的特征，从而得出“是”？假设我用1000张图像训练CNN，那么我想从中间隐藏层知道哪些特征实际上导致图像被标记为“是”。可能吗？还有，使用CNN的二元分类需要多少训练样本才能收敛

是否有可能从隐藏层确定图像的特征，从而得出“是”

是的。看看

泽勒医学博士和弗格斯，R.，2014年9月。欧洲计算机视觉会议（第818-833页）。斯普林格国际出版公司

总结主要有三个观点：

培训数据argmax方法：通过网络传输数据。记录引起最高激活的感兴趣的神经元

遮挡敏感度分析：覆盖图像的一部分。通过网络推送被遮挡的图像。分数是怎么变化的？如果大致相同，则重要特征可能不在图像的该部分

梯度法：训练一个重建激活的“重建网络”。然后将你感兴趣的神经元设置为最大激活，其余的设置为无激活。重构可能导致此行为的原因