基于模型重建的深度卷积网络权值可视化方法

• 作者: 刘嘉铭 徐丹 符吉祥 邢孟道
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度卷积网络 可视化 模型重建
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2194-2200
• 页数: 7页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 5213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT180916

摘要

针对深度卷积网络原理分析的问题,该文提出一种基于模型重建的权值可视化方法.首先利用原有的神经网络对测试样本进行前向传播,以获取重建模型所需要的先验信息;然后对原本网络中的部分结构进行修改,使其便于后续的参数计算;再利用正交向量组,逐一地计算重建模型的参数;最后将计算所得的参数按照特定的顺序进行重排列,实现权值的可视化.实验结果表明,对于满足一定条件的深度卷积网络,利用该文所提方法重建的模型在分类过程的前向传播运算中与原模型完全等效,并且可以明显观察到重建后模型的权值所具有的特征,从而分析神经网络实现图像分类的原理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢孟道	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	383	4353	30.0	43.0
2	徐丹	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	4	3	1.0	1.0
3	符吉祥	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	4	11	2.0	3.0
4	刘嘉铭	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	1	0	0.0	0.0