tensorflow convolution फ़िल्टर कैसे कल्पना कर सकते हैं?
कई दस्तावेजों में, "उदाहरण" जैसे प्रत्येक फ़िल्टर के बारे में छवियां हैं। मैं अपने उदाहरण फिल्टर जैसे "उदाहरण" छवि को देखना चाहता हूं, लेकिन मुझे नहीं पता कि यह कैसे कल्पना कर सकता है।
मैं अपने रूपांतरण फ़िल्टर को कैसे देख सकता हूं?
xx मैट्रिक्स द्वारा प्रत्येक संक्रामक फ़िल्टर के बारे में सोचें, जहां x फ़िल्टर का आकार है। तो आपका काम उन matrices को एक साजिश ग्रिड पर रखना है। मैंने उदाहरण दिया है कि एमएनआईएसटी डेटासेट का उपयोग करके संकल्पक फ़िल्टरों और संकल्पक परतों के आउटपुट को कैसे प्लॉट करें, conviz repository on github देखें। उम्मीद है कि यह आपकी मदद करता है।
2 डी रूपांतरण का परिणाम एक टेंसर [batch, in_height, in_width, in_channels] है। छवि को मैट्रिक्स [in_height, in_width, in_channels] के रूप में प्रदर्शित किया जा सकता है। तो आपको बस अपने बैच से कुछ छवियों को पकड़ना है, और tf.summary.image() के साथ उन्हें अपने सारांश में जोड़ना है।
एक ट्यूटोरियल के लिए यह कैसे करें, इस answer पर एक नज़र डालें।
कोई भी फ़िल्टर नहीं हैं। आप this paper पढ़ सकते हैं जो इन छवियों में परत एल के फ़िल्टर को परिवर्तित करने से प्रक्रियाओं का वर्णन करता है। संक्षेप में संक्षेप में यह कुछ फ़िल्टर ले रहा है, और तकनीक को समान रूप से उपयोग करता है लेकिन फिल्टर को किसी छवि में बदलने के लिए बैक-प्रोपेगेशन के समान नहीं है।
यह भी देखें: [tensorflow पर सीखे फ़िल्टरों को कैसे विज़ुअलाइज़ करें] (http://stackoverflow.com/q/35759220/562769) –
यह भी देखें: [मैं टेन्सफोर्लो में सीएनएन में वजन (चर) कैसे देख सकता हूं?] (http://stackoverflow.com/q/33783672/562769) –
वे छवियां स्वयं फ़िल्टर नहीं हैं, मुझे विश्वास है। मुझे लगता है कि वे ऐसी छवियां हैं जिन्हें कुछ फ़िल्टरों की प्रतिक्रिया को अधिकतम करने के लिए अनुकूलित किया गया है। –