TensorFlow.js 예제: 합성곱 신경망 시각화

설명

이 예제는 TensorFlow.js에서 합성곱 신경망의 내부 동작을 시각화하는 몇 가지 기법을 시연합니다.

• 훈련한 합성곱 층의 필터가 민감한 입력 찾기: 입력 공간에 경사 상승법을 적용하여 합성곱 필터를 가장 크게 활성화하는 입력 이미지를 찾습니다.
• TensorFlow.js의 함수형 API를 사용해 합성곱 신경망의 내부 활성화 출력을 구합니다.
• 그레이디언트 기반의 클래스 활성화 맵(class activation map, CAM) 방식을 사용해 입력 이미지의 어느 부분이 합성곱 신경망(여기에서는 VGG16)의 분류 결정에 가장 크게 관련되어 있는지 찾습니다.

입력 이미지와 분류 결과

시각화