الجانب (conv2d0 طبقة)

مادة (mixed3a طبقة)

وضع (mixed4a طبقة)

الجزء (طبقات mix4b وmixed4c)

الكائنات (طبقات mixed4d وmixed4e)

ميزة التصور يسمح لنا أن نرى GoogLeNet في بيانات التدريب ImageNet، بناء فهمك للصورة في العديد من الطبقات.

الكاتب فريق الدماغ جوجل كريس علا وآخرون.

هناك شعور متزايد من الشبكات العصبية لابد من تفسيرها البشر. يمكن أن الشبكات العصبية حل هذه المشاكل يتم تشكيل الحقل توضيحي. كما أن ينضج، واثنين من القرائن الرئيسية قد تصبح متكاملة: ملامح التصور والإسناد .

يتميز التصور لتقديم جدت الشبكة من خلال أمثلة توليد ما

الذي يرجع جزئيا وشبكات الأبحاث مسؤولة عن تفعيل جزء معين من الصورة

تركز هذه المقالة على خصائص التصور. على الرغم من أن خصائص التصور هو أداة قوية، ولكنه ينطوي في الواقع الكثير من التفاصيل. في هذه المقالة، سوف ندرس القضايا الرئيسية واستكشاف حلول مشتركة لهذه المشاكل. لقد وجدنا طريقة بسيطة جدا لانتاج عالية الجودة التصور. في هذه العملية، قدمنا عددا من التقنيات المستخدمة لاستكشاف التغيرات في الاستجابات العصبية، وكيف تتفاعل وكيفية تحسين عملية التحسين.