Три метода визуальной интерпретации сверточных нейронных сетей

Проверим на примере Проверим на примере

Например, метод «Feature map visualization» помогает понять, какие области изображения интересны разным частям сети (деталям, если использовать аналогию), и как они ее обрабатывают. А «Saliency Maps» показывает, какие области в целом считаются важными для сети. И еще есть «Class Visualization», который помогает узнать, какие признаки на изображении связаны с разными классами объектов.

Важный инструмент в области визуализации нейронных сетей. Эта техника помогает понять, на что именно обращает внимание нейронная сеть при принятии решений. Суть её заключается в том, чтобы выделить те части изображения, которые сильнее всего влияют на предсказанный класс.

Меня зовут Роман, я специалист Data Science SimbirSoft. Анализ данных и работу с нейросетями мне доводилось использовать на проектах — например, для задачи fraud detection на кассах самообслуживания, и для обработки спутниковых изображений с применением методов компьютерного зрения.

В ChartAI нельзя загрузить табличные данные, так что сначала пришлось провести расчёты в таблице с ответами. По полученным числам нейросеть сделала график в формате диаграммы Ганта — и добавила в легенду даты. Убрать их в инструменте не удалось, но можно отредактировать изображение самостоятельно.

Представим, что нам нужно написать курсовую про то, как молодые люди используют нейросети. Для этого мы провели опрос, где респонденты указывали свой возраст, а также отмечали, как часто и для чего они пользуются нейросетями. Мы получили 150 ответов и занесли их в таблицу.

Статья будет полезной для исследователей и инженеров, занимающихся глубоким обучением и компьютерным зрением, а также для специалистов в области данных, маркетинга и технологий. Понимание работы нейросетей позволит специалистам развить компетенции в сфере искусственного интеллекта, а представителям бизнеса — повысить уровень прозрачности и объяснимости своих решений клиентам и вышестоящему руководству.

Julius AI Julius AI

Техника визуализации нейронных сетей, известная как Class Visualization, играет важную роль в раскрытии тайн глубокого обучения. Она открывает перед нами возможность заглянуть внутрь и понять, как именно нейронные сети ассоциируют определенные характеристики с конкретными классами объектов. Это подобно раскрыванию секретов их внутреннего мира, где формируются представления о том, что такое «кошка», «машина» или любой другой объект, на который они обучены реагировать.

Эта фишка может быть полезной не только для того, чтобы просто узнать, как работает наша модель, но и для того, чтобы улучшить её. Мы можем убедиться, что нейросеть действительно замечает те признаки, которые мы считаем важными. Так на рисунке 5 видно, что для котика можно увидеть, что-то похожее на его темную мордочку с ушками, а для самоедской собаки характерны глазки-бусинки и белая мордочка.

Этот инструмент работает на модели GPT-4. Здесь не получится загрузить файл или ссылку с таблицей, как в двух предыдущих случаях. Можно ввести собственные значения или воспользоваться режимом Google Search — тогда нейросеть сначала найдёт информацию по запросу, а потом отдельным сообщением представит её в виде графика.

Это чат-бот с генеративным искусственным интеллектом, который создан для анализа и визуализации данных. Julius AI может рассчитать среднее значение одного из показателей, отсортировать данные, сделать матрицу или график в формате GIF или PNG. Разработчики предлагают использовать его для научных и маркетинговых исследований в области медицины и экономики.

Для презентации исследования нам нужно представить данные опроса в виде графика. Допустим, мы хотим отобразить зависимость частоты использования нейросетей от цели. В Excel или Google Таблицах можно создать график только с одним показателем, а заниматься этим вручную долго и утомительно.

Для понимания этого процесса можно представить себе сеть как художника. Первый слой — это его начальный набросок, где он ловит линии и края. Эти линии могут быть горизонтальными, вертикальными, или даже наклонными, что мы можем видеть на Рисунке 2. Второй слой — это уже углы и формы. Тут сеть начинает узнавать разные геометрические штуки. На третьем слое начинают проявляться цвета и текстуры. Это как палитра для художника.