摘要： ![[重读经典论文]ZFNET——神经网络可视化的开山之作](https://img2023.cnblogs.com/blog/741682/202303/741682-20230327232144424-163883915.png)
纽约大学ZFNet，2013年ImageNet图像分类竞赛冠军模型。提出了一系列可视化卷积神经网络中间层特征的方法，并巧妙设置了对照消融实验，从各个角度分析卷积神经网络各层提取的特征及对变换的敏感性。
使用反卷积，将中间层feature map投射重构回原始输入像素空间，便于可视化a56爆大奖在线娱乐feature map捕获的特征。
改进AlexNet模型，减小卷积核尺寸，减小步长，增加卷积核，提出ZFNet。 阅读全文
纽约大学ZFNet，2013年ImageNet图像分类竞赛冠军模型。提出了一系列可视化卷积神经网络中间层特征的方法，并巧妙设置了对照消融实验，从各个角度分析卷积神经网络各层提取的特征及对变换的敏感性。
使用反卷积，将中间层feature map投射重构回原始输入像素空间，便于可视化a56爆大奖在线娱乐feature map捕获的特征。
改进AlexNet模型，减小卷积核尺寸，减小步长，增加卷积核，提出ZFNet。 阅读全文
摘要：
1. 前言 zfnet在他们可视化的时候，利用到了《Zeiler, M., Taylor, G., and Fergus, R. Adaptive deconvolutional networks for mid and high level featurelearning. In ICCV, 20 阅读全文