卷积神经网络的可解释性研究综述.pptx

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卷积神经网络的可解释性研究综述;目录;01;研究意义;;02;定义与特点;核心技术解析;03;特征图可视化

通过可视化卷积神经网络中的特征图，展示模型在不同层次上学到的特征。这有助于理解网络如何捕捉图像的局部特征，并观察特征随着网络深度的增加而如何变化。

卷积核可视化

通过最大化某一层的某个过滤器的响应来可视化该过滤器所学到的特征。这种方法可以帮助研究者了解卷积核在图像识别中的作用，以及它们如何提取特定的特征模式。

热力图可视化

利用类激活热力图(CAM)等技术，将输入图像的每个像素与网络中某一层的每个过滤器的响应值相乘，并将结果相加，生成一个热力图。热力图可以直观地展示模型对输入图像的哪些区域更加关注，从而揭示模型进行决策的依据。;梯度可视化

通过计算输入图像对网络输出的梯度，可视化哪些区域对网络输出有较大的影响，以及网络对不同特征的敏感度。这种方法有助于理解网络如何根据输入图像的微小变化调整其输出。;特征提取与表示;模型解释技术;04;自注意力机制的应用;Transformer与CNN结合;图神经网络(GNN);05;;;06;;;

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