将线调频变换融入CNN的卷积层,能够给“黑箱模型”的CNN引入物理层面的可解释性,即通过幅频响应分析方法,可以揭示卷积神经网络提取类别特征和做出判断的频带依据。 以CWRU数据集里负载为3HP工况、采样频率为12kHz的振动信号作为输入样本,对Backbone-CNN、SincNet、Morlet-WKN和Chirplet-CNN进行训练。为了得到清楚的模型可...
CNN的可解释性是指我们能够理解和解释网络如何以及为何做出特定决策的能力。这种能力对于构建更加透明、可信赖的AI系统至关重要。然而,由于CNN的复杂性和非线性特性,直接解释其内部机制并非易事。Network Dissection技术为我们提供了一种量化CNN可解释性的新方法。二、Network Dissection技术概述 Network Dissection技术由MIT...
第一层是深度的解释,也就是CNN每一层它提取到了什么特征。比如说检测轮胎,人们发现这个前几层的特征都是关于花纹的,后几层的特征都是关于圆圈的。这个时候实际上做到了第一步——深层的解释,解释清楚了这个神经网络是怎么工作的,原来最后它学到了具有花纹、圆形、黑色的,它就是一个轮胎,它是这样来做预测的。解...
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随着深度学习研究步入深水区,人们逐渐从简单地应用 CNN 转向对其内在视觉机理与可解释性的探究。本文是一篇来自 OpenAI 研究团队的实验性论文,从数据、可视化、归因分析等方面全面分析了 CNN 神经元中的曲线检测机制,是一篇利用神经科学原理研究深度学习技术的精彩范例。
CNN的可解释性和判别力是其非常重要的两个方面。近年来,越来越多的方法用于探索CNN中隐含的语义含义。许多统计学方法用于分析CNN特征的特点。Zhang等人证明,尽管具备良好的分类性能,CNN会由于数据集的偏差编码具有偏差的知识表示。CNN也经常使用不可靠的背景进行分类。例如,CNN会从头发中提取特征识别微笑属性,因此,我们...
即设计一个分类器,将对玩具鱼进行分类,这是一个二分类问题,只需要采用主流的CNN网络即可。这里,我们采用PyTorch作为我们的深度学习平台,采用深度神经网络作为分类器,并采用迁移学习的方法,使用在ImageNet上进行预训练的模型参数,加速收敛过程。 2.2 深度网络训练 ...
CNN及其可解释性 https://stats385.github.io/readings https://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf A Mathematical Theory of Deep Convolutional Neural Networks for Feature Extraction https://www.nari.ee.ethz.ch/commth//pubs/files/deep-2016.pdf
准确的医学图像分割对于疾病的诊断和治疗规划至关重要。卷积神经网络(CNNs)在自动医学图像分割方面已经取得了最先进的性能。然而,它们仍然受到复杂条件的挑战,在这些条件下,分割目标的位置、形状和规模有很大的变化,现有的CNN的可解释性较差,限制了它们在临床决策中的应用。在这项工作中,我们在一个CNN体系结构中广泛使...