I read this article "ufldf", it evolves visualization of hidden layers in autoencoder, but I'm confused how to visualize filters for a convolution neural networks. In my opinion, for the first convolution layer, to visualize filters, it need this equation:
And for second convolution layer, it should project filters into original input space, but I don't know how to do it.
畳み込みニューラル ネットワークでは、畳み込みカーネルの視覚化はフィルターの視覚化と同じです。あなたが言及している方程式の除算器の唯一の必要性は、正規化です。したがって、より良い視覚化のためにのみ必要です。
2 番目の畳み込み層フィルターを視覚化する場合は、同じ操作を実行できます。入力空間に投影されたこれらのフィルターを視覚化することもできます。この場合、第 2 層のすべてのフィルターと第 1 層のすべてのフィルターの畳み込みを計算する必要があります。これは「完全な」畳み込みである必要があります。中間プーリング層がある場合は、それに応じてフィルターをアンプールする必要があります。
たとえば、次の構成の conv ネットを考えてみます。1) C 層: サイズ 32x32 の 1 つの入力、サイズ 5x5 の 6 つのカーネル。2) 2x2 比率のサブサンプリング レイヤー。3) C レイヤー: サイズ 14x14 の 6 つの入力 (畳み込みとプーリングのため) とサイズ 7x7 の 16 のカーネル。4)... 他の上位レイヤー
入力空間に投影されたこのネットワークから第 3 層のカーネルを視覚化するには、すべての 7x7 カーネルを取得し、それを 2 回アップサンプリングしてから、第 1 層のカーネルで「完全な」畳み込みを行う必要があります。これにより、サイズ 22x22 の 16x6 フィルターが得られます。