深度神经网络可解释性方法汇总，附Tensorflow代码实现
发布时间：2019-11-08 14:48:33 所属栏目：评测 来源：代码医生
导读：理解神经网络：人们一直觉得深度学习可解释性较弱。然而，理解神经网络的研究一直也没有停止过，本文就来介绍几种神经网络的可解释性方法，并配有能够在Jupyter下运行的代码连接。 Activation Maximization 通过激活最化来解释深度神经网络的方法一共有两
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http://nbviewer.jupyter.org/github/1202kbs/Understanding-NN/blob/master/2.5%20DeepLIFT.ipynb
基于梯度的方法有：反卷积、反向传播， 引导反向传播，积分梯度和平滑梯度这几种。具体可以参考如下链接： https://github.com/1202kbs/Understanding-NN/blob/master/models/grad.py 详细信息如下： 3.1 Deconvolution 相关代码如下： （编辑：济源站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
