Çekirdek tepkilerini görselleştirme
Bir sinir ağının ağırlıklarını yorumlamanın yollarından biri, bu ağırlıklarda saklanan çekirdeklerin dünyayı nasıl “gördüğünü” incelemektir. Yani, bu çekirdeğin bir görüntünün hangi özelliklerini vurguladığı. Bu egzersizde, bir görüntüyü çekirdekle evriştirip sonucu görselleştirerek bunu yapacağız. test_data değişkenindeki görüntüler, sağlanan ağdan bir çekirdeği çıkaran extract_kernel() adlı bir fonksiyon ve ilk bölümde tanımladığımız convolution() fonksiyonu verildiğine göre, çekirdeği çıkar, veriyi bir dosyadan yükle ve matplotlib ile görselleştir.
Çalışma alanında derin bir CNN model, convolution() fonksiyonu ve önceki bir egzersizde çıkardığın kernel mevcut.
Derin öğrenmeni bir üst seviyeye taşımaya hazır mısın? Keras fonksiyonel API’sinin yeni türde problemleri çözmek için alan bilgisini nasıl kullanmana yardımcı olduğunu görmek için Advanced Deep Learning with Keras kursuna göz at.
Bu egzersiz
Keras ile Görüntü Modellemesi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Çıkardığın çekirdeği, görüntü dizisindeki dördüncü öğenin birinci kanalıyla evriştirmek için
convolution()fonksiyonunu kullan. - Ortaya çıkan evrişimi
imshow()ile görselleştir.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
import matplotlib.pyplot as plt
# Convolve with the fourth image in test_data
out = ____(____[____, :, :, 0], kernel)
# Visualize the result
____
plt.show()