TensorFlow VGG-16 の特徴マップの可視化

単純な ConvNet モデルで AlexNet モデルで MNIST / CIFAR-10 の特徴マップやフィルタを TensorFlow で実装して可視化した後、トレーニング済みの GoogLeNet Inception-v3 モデルを使用して特徴マップを可視化してみました。

今回は VGG-16 モデルを ImageNet 画像を使って自分でトレーニングした上で特徴マップを可視化してみました。VGG モデルは University of Oxford の VGG チームが提出した、層の深さを追求したモデルの通称ですが、VGG については TensorFlow で ConvNet VGG モデルを実装を参照してください。

比較のために GoogLeNet Inception-v3 モデルの時と同じサンプルを使いました。
また、VGG-16 は積層がわかりやすいので、全部の層について特徴マップを示します。
特徴出力マップは適宜、明るさと輝度を調整してます。