TensorFlow 畳込み層の特徴マップの可視化 – MNIST –
TensorFlow を利用した基本的な技術の紹介を続けていますが、特徴マップの視覚化については （AutoEncoder や RBM で扱いはしたものの）基本的な ConvNet (CNN) についてはまだ紹介していませんでした。
そこで TensorFlow の ConvNet モデルで畳込み層とプーリング層の出力を可視化してみました。モデルは右図のように単純なもので、畳込み層２つと（マックス）プーリング層から成り、テスト精度は 99 % 超まであげてあります。３つの層からの出力を可視化しましたが、最上位層（図では bottom）からの出力は特に特徴マップとも呼ばれます。
フィルタの可視化については こちら を参照してください。
視覚化、特徴マップ
せっかくなので 0 ～ 9 までの数字それぞれについての画像を掲載しておきます。最初はサンプル画像から始まります。
サンプル画像 : training sample の最初の方からピックアップしています。
以後の特徴マップ出力はこのサンプル画像を元にしています :
conv1 層の出力 : 最初の畳込み層の活性後の出力の可視化です :
conv2 層の出力 : 続く２つ目の畳込み層の活性後の可視化です :
max pooling 2 層の出力 : そしてマックスプーリング層の出力。特徴マップです :
サンプル画像 :
conv1 層の出力 :
conv2 層の出力 :
max pooling 2 層の出力 :
サンプル画像 :
conv1 層の出力 :
conv2 層の出力 :
max pooling 2 層の出力 :
サンプル画像 :
conv1 層の出力 :
conv2 層の出力 :
max pooling 2 層の出力 :
サンプル画像 :
conv1 層の出力 :
conv2 層の出力 :
max pooling 2 層の出力 :
少し長くなったので、ラベル 5 ～ 9 までの画像は別記事にまとめました :
TensorFlow 畳込み層の特徴マップの可視化 – MNIST – (2)
以上