深度神经网络可解释性方法汇总，附Tensorflow代码实现
发布时间：2019-11-09 03:27:33 所属栏目：评测 来源：代码医生
导读：理解神经网络：人们一直觉得深度学习可解释性较弱。然而，理解神经网络的研究一直也没有停止过，本文就来介绍几种神经网络的可解释性方法，并配有能够在Jupyter下运行的代码连接。 Activation Maximization 通过激活最化来解释深度神经网络的方法一共有两
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http://nbviewer.jupyter.org/github/1202kbs/Understanding-NN/blob/master/4.2%20Grad-CAM.ipynb
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