如何告诉神经网络的层关注特定的特征，比如眼睛和边缘？

Question

如何告诉神经网络的层关注特定的特征，比如眼睛和边缘？

machine-learningdeep-learningneural-networkartificial-intelligenceclassification

3

在人脸识别图像分类中，我了解到每一层都会关注图片的不同关键方面？

例如，第一层可能会关注边缘，第二层可能会关注颜色，第三层可能会关注眼睛等等...

每一层都有激活函数，并以前一层的输出作为输入。

你如何具体告诉一层要查找图像中的特定特征？你如何知道每一层在寻找什么？

- Eduardo Morales

1

据我所知，我们“告诉”神经网络寻找特定特征的方法是提供强化该特定特征是我们试图实现的分类的良好度量标准的数据...也就是说，我们无法明确要求它查找某些特征...我们只能希望它基于数据中所见到的内容自行选择所需的特征... - Sabito stands with Ukraine

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Balraj Ashwath · Accepted Answer

要了解深度CNN中某一层所查找的输入图像的特征，您可以获取该层的滤波器和滤波器激活/特征映射，并通过绘制激活和内核权重的彩色地图来可视化它们。虽然我们可以可视化一层的激活并推断出滤波器可能正在寻找什么，但是强制网络层学习特定特征是相当困难的，因为在训练之前，权重会被随机初始化，以便网络的任何过滤器都可以选择学习输入图像的任何随机特征。