看懂卷積神經網路(CNN)
【原文：http://blog.csdn.net/u010545732/article/details/19761585】
在所有深度網路中，卷積神經網和影象處理最為密切相關，卷積網在很多圖片分類競賽中都取得了很好的效果，但卷積網調參過程很不直觀，很多時候都是碰運氣。為此，卷積網發明者Yann LeCun的得意門生Matthew Zeiler在2013年專門寫了一篇論文，闡述瞭如何用反摺積網路視覺化整個卷積網路，並進行分析和調優。由於課題研究需要使用卷積網，本人憑自己的理解將該文翻譯成了中文，內容沒有嚴格對齊原文，水平有限，難免出現大量錯誤，請大家包涵。
簡單總結本文內容：當輸入一張圖片到卷積網中時，網路會逐級產生特徵，但究竟是圖片中的哪一部分刺激網路產生了特定特徵，沒法直接得到；作者想到了一種辦法：將產生的特徵通過反摺積技術，重構出對應的輸入刺激，而重構的刺激只會顯示真正有用東西，作者就可以通過分析這些資訊來分析模型，實現模型調優。
原文地址：http://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf
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