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CAM 模型可视化

模型在训练的时候,为了探明模型到底学到了什么特征,是否是我们期望的,或者模型是否学到了“作弊”的信息,这就需要对模型进行可视化,CAM是一种对模型特征可视化的技术。 CAM 可视化 对一个深层的卷积神经网络而言,通过多次卷积和池化以后,它的最后一层卷积层包含了最丰富的空间和语义信息,其中所包含的信息都是人类难以理解的,CAM可以将特征转化为可解释的信息,通过热力图的形式展示模型数据的理解方式 的实现则需要暂时略去 GAP 层,将 7 \times 7 \times 512 特征直接划分为 49 \times 512 的向量,分别对 49 个向量执行全连接、激活的步骤即可得到 CAM 可视化图像 可以看做是分类头为 7 \times 7 网格中每一个格子 —— 也可以说是图像中近似 1/49 的区域进行分类 因此可以得到 7 \times 7个分类结果,随后将结果 resize 到原图尺寸,即可查看模型将该数据归类的依据 GMP 层也完全可以执行 CAM 的过程,也可以看到类似的注意力热力图,甚至(如果你尝试过)你可以发现有时候 GMP 的 CAM 结果也是有模有样的 但是 GMP 得到的特征进行 CAM 得到的可视化结果理论上是不可靠的

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可视化Keras模型

如果您可以可视化所设计的模型架构,那不是很好吗?如果您可以将模型架构下载为演示时可以使用的图像,那不是很好吗?如果所有这些都为“是”,那么您来对地方了。 在本文中,我将向你展示一个Ë xciting Python包/模块/库,可用于可视化Keras模型。无论是卷积神经网络还是人工神经网络,该库都将帮助您可视化所创建模型的结构。 Keras Visualizer是一个开源python库,在可视化模型如何逐层连接方面确实很有帮助。因此,让我们开始吧。 在图中的此处,您可以清楚地看到我们的模型的结构以及具有多个神经元的不同层如何相互连接以及每一层的激活功能。 让我们可视化卷积神经网络,这将使我们更好地了解此库如何帮助我们可视化CNN。 神经元等 这是使用Keras Visualizer可视化深度学习模型的方式。 继续尝试,让我在回复部分中了解您的经验。

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    MPM 卖场可视化搭建系统 — 数据模型设计

    在上一篇 MPM 卖场可视化搭建系统 — 架构流程设计 中聊到数据请求的时候,我们其实没怎么细讲,那是因为在 MPM 的卖场搭建场景下,页面的数据请求经过了我们精心设计之后,足以用单独的一章来了解。 Hello 大家好,很高兴今天有机会能在这里跟大家分享自己关于页面可视化搭建的一些开发思路。 先简单自我介绍一下,我是沐童,目前就职于京东京喜前端团队,在团队里主要负责了内部使用的一个 h5 卖场可视化搭建系统 —— MPM 的建设工作。 其次我们会举证一些实际例子,让大家深刻体会到数据层面临的一些痛点,明白数据模型设计为何非做不可。再者就是数据模型设计中的两个重要内容,页面模型设计和请求模型设计,这也是今天分享的重点。 MPM 是京东内部运营使用的一个 H5 卖场可视化搭建系统,从 2016 年诞生至今,已经上线服务 4 年,系统迭代超过 3 个大版本。

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    数据可视化(17)-Seaborn系列 | 回归模型图lmplot()

    回归模型图 回归模型图可以对数据进行回归显示。 (如上表,date,name,age,sex为数据字段变量名) 作用:根据实际数据,x,y常用来指定x,y轴的分类名称 data: DataFrame,数组或数组列表 hue,row:字符串 (数据字段变量名) 作用:hue对数据进行第二次分组(通过颜色区分) col:字符串(数据字段变量名) 作用:通过设置col指定变量名,以该变量名的内容进行分类, 每一个类别下的数据绘制一个图 (即该变量名下有多少类值就绘制多少个图 ,并且排列在一行上) palette:调色板名称,list类别或者字典 作用:用于对数据不同分类进行颜色区别 col_wrap:int 作用:将多列跨行显示 height:标量 作用:指定图的大小 height=3) plt.show() [n89vg7s7e8.png] 案例地址 案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN 整理制作:数据分析与可视化学研社

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    机器学习模型数据预处理和可视化

    对于更精确地建立机器学习模型来说,数据预处理(清洗,格式化,缩放,正规化)和多种图表的数据可视化是两个非常重要的步骤。 当数据集增加时,用excel电子表格或者文档来理解内在联系变更加困难。毫无疑问地说,用上下滚动的方式分析数据变得很无趣。让我们一起理解可视化和它对机器学习模型的重要性。 数据可视化是一种以通用方式传达概念的快速,简便的方法,因为你可以通过稍作调整来尝试不同的方案。 数据可视化还有助于识别需要注意的区域,例如异常值,这些区域可能会影响我们的机器学习模型。 使用这种图的优点就是不用读很多的点来理解数据。 总结 通过这篇,我们探索了数据如何让进行预处理,并且探索了数据可视化是如何影响复杂的机器学习模型建立环节。 如果我们没有处理丢失的数据,没有校正不正确的数据,在建模阶段这将会导致不正确的决策。 我们也探索可一些数据可视化的工具,谈论了可视化如何影响模型本身。

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    CSS——可视化格式模型

    CSS的可视化格式模型 CSS中规定每一个元素都有自己的盒子模型(相当一规定了这个元素如何显示); 然后可视化格式模型则是把这些盒子模型按照规则摆放到页面上,也就是如何布局; 换句话说,盒子模型规定了怎么在页面上摆放盒子 ,盒子的相互作用等等; CSS的可视化格式模型就是规定了浏览器在页面中如何处理文档树 1、关键字: 包含块(Containing Block)、 控制框(Controlling Box)、 BFC(Block

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    Grad CAM 模型可视化

    模型可视化十分重要,前文我们介绍了 CAM ,但是 CAM 本身存在一些限制,Grad CAM 作为 CAM 的扩展技术可以在限制更宽泛的条件下使用,本文介绍 Grad CAM。 简介 CAM 系列工作要解决的问题是网络中的隐藏层特征的可视化,CAM 可以将模型中 F -> GAP -> MLP 但是 CAM 技术严格要求网络最后一层为 MLP ,并且在实现时需要修改网络结构, 这限制了可视化的需求应用场景 Grad CAM 实现方法 假设模型特征层 A \in R^{W \times H \times C},经过 GAP 层后的特征 F^k,K \in {1,2,…,C } Grad CAM 的方式,回到 CAM ,方法合理的核心是 GAP 层与 MLP 层都是线性操作,二者交换不影响结果,再加上 CNN 网络结构中特征位置与输入图像位置有较强的相关性,CAM 热力图才可以作为模型可视化的参考 而这种一阶近似后,f’(F_0) 为确定的向量,f(F) 在 F_0 邻域小范围内可以近似为线性操作,因此泰勒一阶近似后的f(F) 可以与 GAP 交换而不改变结果,才使得 Grad CAM 有可能成功地使模型可视化

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    可视化格式模型-IFC

    行内格式化上下文(inline formatting contexts) 什么是行框 相对于块格式化上下文,在行内格式化上下文中,框(boxes)一个接一个地...

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    可视化格式模型-浮动

    浮动是可视化格式模型中非常重要的一节。浮动跟stack level也有一定的关系。可视化模型是一个3维的模型,并不是二维的。 浮动框在整个模型中,z轴坐标比常规流中的值要高,所以会飘在它上面。 也可以把这个模型看作是 Photoshop中的图层,我们就好像在好多层玻璃上画框框,这些玻璃都叠在一起,我们只能透过一个窗口(浏览器可见窗口)来看这些玻璃重叠后的图画。浮动可以看作其中的一个图层。

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    可视化格式模型-BFC

    在常规流中的框(boxes,元素形成的矩形区域),都属于一个格式化的上下文中,可能是块的,也可能是行内的,但不可能同时是行内的又是块的。块框参与块格式化上下文。...

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    空间数据可视化与simple future模型应用

    这是一篇关于关于空间地理信息数据可视化与simple feature 模型应用的笔记小结。 之前关于simple feature地理信息数据模型的分享已经有两篇了,这里会继续分享simple feature模型在构建 Point/MutiPoint、LineString/MutiString、 模型,从中提取所需要的行政区划信息和地理特征信息结合业务数据合并,最终实现可视化需求。 simple feature模型构建了新的基于特征的空间地理信息数据存储格式,详细的介绍及其实现可以参考以下资源: 空间数据可视化笔记——simple features空间对象基础 左手用R右手Python simple feature结构是空间数据结构模型的新型标准,它简洁易懂,便于存储,和诸多开源工具都有api结构,具备良好的扩展性和兼容性,实乃空间可视化的福音,本篇文章仅仅就其中基础应用部分做了案例分享

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    基于python的证券数据可视化入门(数据不好找,模型不好整)

    我们今天主要说说上回介绍的几个金融数据python库的入门方式。简介主要以股票数据作为介绍基础。 1、Tushare 安装: pip install tushare 导入数据: import pandas as pd import tushare as ts df = ts.get_k_data(" 603336",start='2016-11-24') 数据预览 ? 解释也很清楚,目前我的总结是分钟数据比较不友好。 (期货) 数据不易,且行且珍惜。。。

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    可视化格式模型-相对定位

    一旦一个框按照常规流或者是浮动得到定位,它还可以相对该位置而偏移。这就是相对定位。按照这种方式偏移一个框(B1)不会对后续的框(B2)有影响: B2在定位时,...

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    【连载20】模型可视化-3.10

    一些说明‍ 神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息,通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型,比如:feature map与原图很接近 可视化有很多种,比如:feature map可视化、权重可视化等等,我以feature map可视化为例。 利用keras,采用在imagenet 1000分类的数据集上预训练好的googLeNet inception v3做实验,以下面两张图作为输入。 输入图片 奥迪A7及其分类结果:原图 ? 把奥迪A7 第1、4、7层的feature map以及第1, 4, 7, 10, 11, 14, 17层的feature map分别做平均,可视化如下: ? hypercolumn向量 :param model: 模型 :param layer_indexes: 层id :param instance: 模型 :return:

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    可视化格式模型-定位系统

    在浮动模型中,一个框(box)首先根据常规流布局,再将它从流中取出并尽可能地向左或向右偏移。内容可以沿浮动区的侧面排列。 绝对定位(Absolute positioning) 在绝对定位模型中,一个框(box)整个地从常规流向中脱离(它对后续的兄弟元素没有影响),并根据它的包含块来分配其位置。 另外,尽管绝对定位框有外边距(margin),它们不会和其它任何 margin 发生折叠(Collapsing margins) fixed 框位置的计算根据’absolute’模型,不过框要额外地根据一些参考而得到固定

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    可视化格式模型-包含块

    一个元素box的定位和尺寸,有时候会跟某一矩形框有关,这个矩形框,就被称作元素的包含块。而元素会为它的子孙元素创建包含块,那么,是不是说,元素的包含块就是它的父...

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    可视化格式模型-绝对定位

    相对包含块偏移定位 在绝对定位模型中,一个框明确地基于它的包含块偏移。不是父元素,这点需注意。 要是人家问你,绝对定位相对于谁定位啊?你很快乐的说:它的父元素。那就显得矬了- -! 也就是我们前面说的三维的可视化模型,除了X轴,Y轴,还有Z轴。 固定定位(Fixed positioning) 固定定位是绝对定位的一个子类。

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    可视化格式模型-clear特性

    ‘clear’特性 该特性表明一个元素框的哪一边不可以和先前的浮动框相邻。’clear’特性不考虑它自身包含的浮动子元素和不处于同一个Block formatt...

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