Začněte nyníZačněte zdarma

Pohled do konvolucí

Prozkoumat aktivace konvoluční vrstvy je skvělá věc – to si musíš vyzkoušet aspoň jednou!

K tomu sestavíš nový model pomocí Keras objektu Model, který přijímá seznam vstupů a seznam výstupů. Jako výstup tohoto nového modelu použiješ výstupy první konvoluční vrstvy pro zadaný obrázek číslice z datasetu MNIST.

Konvoluční model sestavený v předchozím cvičení byl již za tebe natrénován a dokáže správně klasifikovat ručně psané číslice z datasetu MNIST. Můžeš si to ověřit pomocí model.summary() v konzoli.

Podívejme se teď na konvoluční masky, které se model naučil v první konvoluční vrstvě!

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do hlubokého učení s Keras

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Získej referenci na výstupy první konvoluční vrstvy modelu.
  • Sestav nový model, který jako vstup použije vstup první vrstvy modelu a jako výstup first_layer_output.
  • Pomocí tohoto first_layer_model proveď predikci na X_test.
  • Vykresli aktivace první číslice z X_test pro 15. a 18. filtr neuronu.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Obtain a reference to the outputs of the first layer
first_layer_output = model.layers[____].output

# Build a model using the model's input and the first layer output
first_layer_model = Model(inputs = model.layers[0].input, outputs = ____)

# Use this model to predict on X_test
activations = ____.____(____)

# Plot the activations of first digit of X_test for the 15th filter
axs[0].matshow(activations[____,:,:,14], cmap = 'viridis')

# Do the same but for the 18th filter now
axs[1].matshow(activations[0,:,:,____], cmap = 'viridis')
plt.show()
Upravit a spustit kód