CNN-GAP for Cifar-10
前回の記事ではMNISTに対してglobal average pooling(GAP)を用いたclass activation map(CAM)の生成を試みた。 今回はCifar-10に対して同様の実験を行った。
Qiitaに記事を投稿しました(以下のリンクを参照)。
犬のヒートマップが(人にとっても)非常に共感しやすいと思う。 大きな目や鼻、正面を向いた画像が多いことなど特徴をつかみやすいカテゴリーだったのかもしれない。
前回の記事ではMNISTに対してglobal average pooling(GAP)を用いたclass activation map(CAM)の生成を試みた。 今回はCifar-10に対して同様の実験を行った。
Qiitaに記事を投稿しました(以下のリンクを参照)。
犬のヒートマップが(人にとっても)非常に共感しやすいと思う。 大きな目や鼻、正面を向いた画像が多いことなど特徴をつかみやすいカテゴリーだったのかもしれない。