In this short, 1 hour long guided project, we will use a Convolutional Neural Network - the popular VGG16 model, and we will visualize various filters from different layers of the CNN. We will do this by using gradient ascent to visualize images that maximally activate specific filters from different layers of the model.
Visualizing Filters of a CNN using TensorFlow
Dozent: Amit Yadav
5.711 bereits angemeldet
Bei enthalten
(75 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Implement gradient ascent algorithm
Visualize image features that maximally activate filters of a CNN
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Convolutional Neural Network
- Kategorie: Artificial Neural Network
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Deep Learning
Wichtige Details
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Nur als Desktop-Version verfügbar
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- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
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- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Introduction
Downloading the Model
Get Submodels
Image Visualization
Training Loop
Final Results
Empfohlene Erfahrung
Prior experience in Python, theoretical understanding of Convolutional Neural Networks and optimization algorithms like gradient descent.
6 Projektbilder
Dozent
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Bewertungen von Lernenden
75 Bewertungen
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Zeigt 3 von 75 an
Geprüft am 13. Apr. 2022
instructor explains everything clearly, but an actual application was missing. a quick cats and dogs comparison on how to infer filter activation would have been helpful.
Geprüft am 3. Juli 2022
very well prepared and explained. but colab is slow
Geprüft am 23. Okt. 2023
Love the way he explain the code in simple and cool manner
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Häufig gestellte Fragen
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.
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