输出层|PyTorch可视化理解卷积神经网络( 四 )


步骤5:每层过滤器的输出
在卷积层和池化层输出的图像如下所示:
卷积层:
输出层|PyTorch可视化理解卷积神经网络文章插图
池化层:
输出层|PyTorch可视化理解卷积神经网络文章插图
可以看到不同层结构得到的效果会有所差别 , 正是由于不同层提取到的特征不同 , 在输出层集合到的特征才能很好地抽象出图像信息 。
作者信息Vihar Kurama , 机器学习
本文由阿里云云栖社区组织翻译 。
文章_本文原题《Understanding Convolutional Neural Networks through Visualizations in PyTorch》 , 译者:海棠 , 审校:Uncle_LLD 。