文件名称:
笔记-关于神经网络黑盒模型可解释性，可视化
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文件大小: 345kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：原博地址：深度学习黑盒可视化指南，从隐藏层开始
摘：
一旦神经网络接收到相当大的所需数据集后，该网络就会使用其精确的知识“权重”来证明或识别未知数据样本上的模式。
即在经过大量数据集训练以后，神经网络就可以学会该数据集的知识，知识表现为“权重”。知识可以用来判断与数据集同分布的数据的模式，即pattern。
数据偏向问题的例子
文中关于识别隐匿的tank，却表现为识别天气的模型。
这个故事的来源是这样的：
美国陆军希望使用神经网络来自动检测伪装的敌方坦克。研究人员用两组数据来训练神经网络，一组是50张坦克伪装在树林中的照片，另一组是50张没有坦克的树林照片。然后，研究人员又拍摄了另外一组100
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