探讨神经网络中每个神经元的使命 | MIT朱俊彦&港中文周博磊力作
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· 2020-11-11
极市导读
本文主要讲述了MIT朱俊彦团队&港中文周博磊等人对网络的解剖,深度解析了神经网络中每个神经元的使命,包括实验的具体效果以及实际的应用。>>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
我们都知道,深度神经网络擅长查找可解决大型数据集上复杂任务的分层表示。
而对我们人类来讲,应该如何理解这些学习得到的表示呢?
今天AI科技评论介绍的这项工作中,MIT朱俊彦团队&港中文周博磊等人主要介绍了对网络的解剖,这个网络框架可以系统地识别图像分类和图像生成网络中各个隐藏单元的语义。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2009.05041v1.pdf
1 每个神经元的使命之探索
在分类器中,本文主要使用这些干预措施,去探索了一小部分的对应视觉具体概念的神经单元是否可以解释某个特定类的分类表现。 举个例子,研究团队探索了当移动一部分检测雪,山脉,树和房屋的神经元之后,整个网络将图像分类为滑雪胜地的能力将如何被影响。 在场景图像生成器神经网络中,研究人员探索了对应于具体对象的单元是如何影响风景中具体物体的渲染的。 比如,移动树单元是如何影响输出图像树的外观和其他物体的展现的。
研究人员展示了,在某个分类器上的对抗攻击其实可以被理解为对对应于某个类的重要神经元的攻击。 同时,研究人员将单元干预措施使用在生成器上,通过直接操纵神经元的机制,使得人们可以在风景画上修改诸如树和门之类的语义概念。
2 实验结果
2 实验结果
景色分类器中物体检测器的出现
场景分类器中神经元的角色
对抗生成网络中物体检测器的出现
GAN中神经元的角色
3 实际应用
3 实际应用
对分类器的对抗攻击的分析
使用GAN的语义绘画
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