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摘要 2017年第11期封面图片来自论文“空间金字塔分解的深度可视化方法”,通过评估模型特征空间的潜在可表示性提出的一种用于改善理解模型特征空间的可视化方法.图片显示选取的深度模型来自于开源Caffe社区的经典深度卷积神经网络模型,其在ImageNet数据集上的分类识别性能依次从低到高,模型的复杂程度依次递增.为比较不同深度模型学习相同类别特征图的差异。

作者陶攀付忠良朱锴

机构地区中科院成都计算机应用研究所

出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期35-,共1页 Journal of Harbin Institute of Technology

关键词卷积神经网络金字塔分解可视化

分类号 TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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哈尔滨工业大学学报

2017年第11期

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