假设我们有一个包含 10 个类别的数据库，我们通过深度信念网络或卷积神经网络对其进行分类测试。问题是我们如何理解最后一层中的哪些神经元与哪个对象相关？在其中一篇文章中，有人写道“要了解哪些神经元适用于像鞋子这样的物体，哪些不是，你会将最后一层中的所有单元放到另一个监督分类器中（这可以是多类 SVM 之类的任何东西）或soft-max-layer）。我不知道应该怎么做？我确实需要更多的扩展。
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如果你有 10 个类，让你的最后一层有 10 个神经元并使用 softmax 激活函数。这将确保它们都位于 0 和 1 之间并加起来为 1。然后，只需使用具有最大值的神经元的索引作为输出类。
于 2015-05-01T21:53:06.423 回答
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您可以查看类激活映射，它的功能类似于您所要求的。这是一篇有见地的博客文章，解释了CAM
于 2016-10-26T06:08:00.577 回答