深度学习deep learning特征可视化探索

本实例展示如何使用 deepdream 技术可视化深层网络学习到的特征

首先导入预训练的AlexNet网络

Red = alexnet;

查看一下AlexNet网络的结构

Red.Layers

看一下网络的输入大小

Tam = Red.Layers(1).InputSize 

Tam =

227 227 3

选择要显示的通道层

capa = 23;
canales = [9 188 231 563 855 975];

Red.Layers(end).ClassNames(canales)

导入测试图片

IniIma = imread('Laguna_Fin.jpg');

为了产生更详细的图像，可以增加金字塔层级（PyramidLevels）的百分比和每个级别的迭代次数

Niveles = 2;
iteraciones = 20;
I = deepDreamImage(Red,capa,canales,'InitialImage',IniIma,...
    'NumIterations',iteraciones ,'Verbose',true,'PyramidLevels',Niveles);

可视化生成的图像

?

若定义单个通道

canales = 975;

Niveles = 4;
iteraciones = 100;
 
I = deepDreamImage(Red,capa,canales, ...
    'Verbose',false, ...
    'NumIterations',iteraciones, ...
    'PyramidLevels',Niveles,...
    'InitialImage',IniIma);

可视化生成的图像

?

详细代码如下

https://mianbaoduo.com/o/bread/Ypualplp

AlexNet 网络deepdream可视化 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530881668