10 個のクラスを持つデータベースがあり、Deep Belief Network または Convolutional Neural Network によって分類テストを行うとします。問題は、最終層のどのニューロンがどのオブジェクトに関連しているかをどのように理解できるかということです。投稿の1つで、ある人が「どのニューロンが靴のようなオブジェクト用で、どのニューロンがそうでないかを理解するには、最後の層のすべてのユニットを別の教師付き分類器に配置します(これは、マルチクラスSVMのようなものにすることができますまたはソフト マックス レイヤー) どのようにすればよいかわかりません? もっと拡張する必要があります。