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一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

人工智能 新聞
每一個對AI抱有憧憬的小白,在開始的時候都會遇到CNN(卷積神經網絡)這個詞。但每次,當小白們想了解CNN到底是怎么回事,為什么就能聰明的識別人臉、聽辨聲音的時候,就懵了,只好理解為玄學。

本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

 CNN是什么?美國有線電視新聞網嗎?

每一個對AI抱有憧憬的小白,在開始的時候都會遇到CNN(卷積神經網絡)這個詞。

但每次,當小白們想了解CNN到底是怎么回事,為什么就能聰明的識別人臉、聽辨聲音的時候,就懵了,只好理解為玄學:

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

好吧,維基百科解決不了的問題,有人給解決了。

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

這個名叫CNN解釋器在線交互可視化工具,把CNN拆開了揉碎了,告訴小白們CNN究竟是怎么一回事,為什么可以辨識物品。

它用TensorFlow.js加載了一個10層的預訓練模型,相當于在你的瀏覽器上跑一個CNN模型,只需要打開電腦,就能了解CNN究竟是怎么回事。

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

而且,這個網頁工具還可以實現交互,只要點擊其中任何一個格子——就是CNN中的“神經元”,就能顯示它的輸入是哪些、經過了怎樣細微的變化。

甚至,連每一次卷積運算都能看得清。

看清卷積

這個CNN解釋器的使用方式也非常簡單:鼠標戳戳戳就好了。

單擊神經元,進入彈性解釋視圖,就可以看到卷積核滑動的過程的動畫模擬:

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

點擊一個正在卷積的過程圖,就可以看到更具體的過程:

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

可以看到底層的卷積運算過程,3×3的卷積核是如何經過運算被變成1個數字的。

看清ReLU和最大池化層

點擊一個ReLU層的神經元,可以看具體過程,ReLU函數是這樣工作的:

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

點擊一個池化神經元,也可以看具體最大池化層是怎樣工作的:

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

看清CNN是怎么輸出預測的

點擊最右側的輸出神經元,進入彈性解釋視圖:

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

可以查看Softmax函數的詳情:

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

識別「貍克」試試?

CNN解釋器默認有10張圖片,你也可以增加自己的自定義圖片。

比如這個:

[[324608]]

芝士焗燈籠椒?燈籠椒披薩?還是什么鬼?

復制圖片鏈接或者上傳圖片之后,它經過了10層處理,得出結論:

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

是燈籠椒,但也可能是臭蟲。

但是,只能歸類于右側原有的10個品類里,比如放一只貍克:

[[324609]]

就會被識別成espresso。

一位中國博士把整個CNN都給可視化了,每次卷積池化都清清楚楚

佐治亞理工中國博士出品

最后,這個CNN解釋器的作者是一位中國小哥,佐治亞理工的Zijie Wang,去年剛開始讀機器學習博士,本科畢業于威斯康星大學麥迪遜分校,是一位GPA 3.95/4.00的大學霸。

[[324611]]

他也曾經做過一些其他有趣的數據可視化項目,比如威斯康星大學麥迪遜分校的中國本科生都來自哪里:

傳送門

CNN解釋器

https://poloclub.github.io/cnn-explainer/

GitHub

https://github.com/poloclub/cnn-explainer

論文

https://arxiv.org/abs/2004.15004

??



責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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