Kernel प्रतिक्रियाओं का विज़ुअलाइज़ेशन
न्यूरल नेटवर्क के weights को समझने का एक तरीका यह देखना है कि इन weights में संग्रहीत kernels दुनिया को कैसे "देखते" हैं। यानी, किसी इमेज की कौन-सी विशेषताओं को यह kernel उभारता है। इस अभ्यास में हम इमेज को kernel के साथ convolve करके और परिणाम का विज़ुअलाइज़ेशन करके यही करेंगे। test_data वैरिएबल में दी गई images, नेटवर्क से kernel निकालने वाला extract_kernel() फंक्शन, और पहले चैप्टर में परिभाषित convolution() फंक्शन के साथ, kernel निकालिए, फ़ाइल से डेटा लोड कीजिए और उसे matplotlib से विज़ुअलाइज़ कीजिए.
आपके वर्कस्पेस में एक डीप CNN model, convolution() फंक्शन, और पहले के अभ्यास में निकाला गया kernel उपलब्ध है।
क्या आप अपना deep learning अगली स्तर पर ले जाना चाहते हैं? देखें Advanced Deep Learning with Keras कि Keras functional API आपको कैसे नए प्रकार की समस्याएँ सुलझाने के लिए डोमेन नॉलेज बनाने में मदद करती है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Image Modeling
अभ्यास निर्देश
- निकाले गए kernel को इमेज array की चौथी आइटम के पहले चैनल के साथ convolve करने के लिए
convolution()फंक्शन का प्रयोग करें. - प्राप्त convolution को
imshow()से विज़ुअलाइज़ करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
import matplotlib.pyplot as plt
# Convolve with the fourth image in test_data
out = ____(____[____, :, :, 0], kernel)
# Visualize the result
____
plt.show()