TensorFlow AlexNet の特徴マップ/フィルタの可視化
既に単純な ConvNet (CNN) モデルの畳込み層のフィルタと特徴（出力）マップを MNIST と CIFAR-10 を題材として TensorFlow で可視化しました（MNIST 特徴マップ / MNIST フィルタ / CIFAR10 特徴マップ & フィルタ）。
今回は AlexNet モデルでより実践的な題材: University of Oxford: 17 Category Flower Dataset を利用して特徴出力マップとフィルタを視覚化してみます。入力画像サイズは 227 x 227 と現実的なサイズになっています。
AlexNet については TensorFlow による AlexNet の実装 を参照してください。
17 Category Flower Dataset
題材は University of Oxford が提供している 17 Category Flower Dataset です。
以下のサンプルのような 17 種類の花のデータセットです :
以下の２つのサンプルに注目して出力マップを追ってみます。
この２つを選んだのは特徴が分かりやすいと考えたためです :
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特徴マップの視覚化
AlexNet を 17 Category Flower Dataset で 90 % 前後まで精度をあげた上で出力マップを表示してみました。
【Conv 1 層の出力マップ】
【MaxPooling 1 層の出力マップ】
【Conv 2 層の出力マップ】
【MaxPooling 2 層の出力マップ】
【Conv 5 層（最終層）の出力マップ】
【MaxPooling 5 層（最終層）の出力マップ】
少しページが長くなったのでフィルタ画像は TensorFlow AlexNet の特徴マップ/フィルタの可視化 (2) に分けました。
以上