神经网络的可解释性一直是所有研究人员心头的一团乌云。传统的尝试进行可解释性研究的方法是通过查看网络中哪个神经元被激发来来理解,但是即使我们知道“第538号神经元被激发了一点点”也毫无意义,并不能帮助我们理解神经元在网络中的意义。为了解决这样的问题 Google Brain的一些研究人员开发了神经网络特征可视化方法。
雷锋网 AI 科技评论按:计算机视觉盛会 CVPR 2017已经结束了,雷锋网 AI 科技评论带来的多篇大会现场演讲及收录论文的报道相信也让读者们对今年的 CVPR 有了一些直观的感受。论文的故事还在继续相对于 CVPR 2017收录的共783篇论文,即便雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论近期挑选报道的获奖论文、