学習済みネットワークからカーネルを取り出す
モデルを解釈する方法のひとつは、畳み込み層にあるカーネルの性質を調べることです。この演習では、hdf5 ファイルに保存しておいた重みを使い、畳み込みニューラルネットワークからカーネルのひとつを抽出します。
この演習はコースの一部です
Keras で学ぶ画像モデリング
演習の手順
weights.hdf5ファイルからモデルに重みを読み込みます。layers属性から、モデル内の最初の畳み込み層を取得します。.get_weights()メソッドを使って、このレイヤーから重みを抽出します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Load the weights into the model
model.____('weights.hdf5')
# Get the first convolutional layer from the model
c1 = model.____[0]
# Get the weights of the first convolutional layer
weights1 = c1.____()
# Pull out the first channel of the first kernel in the first layer
kernel = weights1[0][...,0, 0]
print(kernel)