Grad CAMのような、画像分類をした際に「画像のどの部分に注目して分類したのか」を示すためにはどのようにしたらよいですか？
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二つ質問があります。
①深層学習で画像分類をしたものについて、機械がどの部分に着目をして判断を下したのかを知りたいのですが、どのようにしたらよいのでしょうか？
②作成されたディープニューラルネットワークの重みの値を知ることはできないのでしょうか？
よろしくお願いいたします。
Accepted Answer
Takuji Fukumoto
on 17 Jan 2019
①深層学習で画像分類をしたものについて、機械がどの部分に着目をして判断を下したのかを知りたいのですが、どのようにしたらよいのでしょうか？
SqueezeNetでの例ですが、この考え方はGoogleNet等分岐のあるDAGネットワークで適用できます。
②作成されたディープニューラルネットワークの重みの値を知ることはできないのでしょうか？
→学習した後のネットワークオブジェクトは各レイヤのパラメータにアクセスできますので、Weight情報等を取り出すせます。
net = alexnet;
net.Layers(2).Weights
4 Comments
Natsuo OKADA
on 18 Jan 2019
Takuji Fukumoto
on 18 Jan 2019
理由はよくわからないですが、ブラウザでの表示がうまくされないようですね。ダウンロードしたコードの実行は問題がなさそうです。
「Download」ボタンからダウンロードしてお試しいただけますか。
学習済みのネットワークや評価用動画も含まれ、実行して動作確認できるようになっております。
Natsuo OKADA
on 21 Jan 2019
Kenta
on 7 Jul 2020
CAMのほかに、LIMEと呼ばれる手法を用いたもの
また、grad-camを用いた例があります。参考になれば幸いです。
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