积分梯度 (Integral Gradient) 本质上是一种归因分析 (Attribution Analysis) 方法。这一小节里面我们对归因分析方法做个总结,并推导积分梯度方法。 基于分类问题归因分析中,一种重要的方法是 Integrated Gradient (积分梯度)。这一小节我们做个汇总。 [1] How to Explain Individual Classification Decisions (The Journ...
直接使用输出对输入的梯度作为特征重要性会遇到梯度饱和问题。积分梯度法从通过对梯度沿不同路径积分,期望得到非饱和区非零梯度对决策重要性的贡献。原始积分梯度法使用纯黑图片,噪声图片作为积分基线。Distill 尝试了4种不同的积分基线。积分路径一般选作线性插值,不知到是否有人考虑过选择不同的插值函数做积分路径。
本文介绍一种神经网络的可视化方法:积分梯度(Integrated Gradients),它首先在论文《Gradients of Counterfactuals》中提出,后来《Axiomatic Attribution for Deep Networks》再次介绍了它,两篇论文作者都是一样的,内容也大体上相同,后一篇相对来说更易懂一些,如果要读原论文的话,建议大家优先读后一篇。当然,它已经是2016...
黎曼积分在计算机中的实现主要依赖于数值积分方法,其中最常用的是矩形法(Riemann Sum)和梯形法(Trapezoidal Rule),以及更高级的辛普森法(Simpson's Rule)和自适应积分方法(如高斯-克朗罗德积分法)。 矩形法(Riemann Sum): 将积分区间划分为若干个小区间,然后在每个小区间内取一个代表点(...
接下来,我们按照积分梯度的方法,对第h个注意力头,按如下计算其归因矩阵(积分梯度即对输入在基线值到当前值的路径上求梯度的积分,在之前的文章中有介绍): \begin{aligned} A &=\left[A_{1}, \cdots, A_{|h|}\right] \\ \operatorname{Attr}_{h}(A) &=A_{h} \odot \int_{\alpha=0}^{1}...
本文提出的新方法I-GOS (Integrated-Gradients Optimized Saliency)属于以扰动为基础的方法,但是在I-GOS中,我们采用积分梯度代替传统梯度,在梯度下降方法中可以更好的避免局部最优,同时,通过正则化约束和随机噪声,提高了heatmap的准确性并且避免了生成adversarial example,从而显著提高了heatmap的效果。
本发明公开了一种基于积分增强梯度迭代神经网络的多源遥感图像融合方法,包括以下步骤,S1:分别对低空间分辨率高光谱分辨率图像YR和高空间分辨率低光谱分辨率图像YL进行预处理;S2:将经过预处理的图像YR和YL二维化;S3:利用二维化处理后的图像YR和YL构建待融合图像X的概率模型;S4:将待融合图像X的概率模型等效为西尔维斯特方...
公式小结极限:泰勒公..公式小结极限:泰勒公式及tan,x-tanx,(1+x)alpha次两种证明极限的方法导数:方向导数及梯度积分:重要积分及弧长公式(包括参数方程和极坐标)罗尔定理,拉格朗日公式,欧拉公式二维图形的旋转
所属专辑:数学之美:线性代数、微积分与概率论的奥秘 音频列表 1 5 微积分在深度学习中的应用 64 2023-06 2 5.1 损失函数与梯度 70 2023-06 3 5.2 梯度下降与优化算法 77 2023-06 4 5.3 反向传播与链式法则 84 2023-06 5 5.4 神经网络的正则化 ...
本发明实现方法为:基于输入多积分时间红外图像序列构造一幅目标灰度图像;基于输入多积分时间红外图像序列构造一幅目标梯度图像;根据目标灰度图像和目标梯度图像构造关于融合图像的最优化问题并求解,即得到兼顾场景强辐射和非强辐射区域细节信息的高质量融合图像。相比未使用多积分时间红外图像融合技术的情形,采用本发明方法...