文件名称：mnist-explanation:在MNIST数据集上试用DNN的复制技术
文件大小：468KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-29 12:27:14
JupyterNotebook
简单说明 在该存储库中，我尝试实现G. Montavon等人所述的解释方法。 在他们的Methods for Interpreting and Understanding Deep Neural Networks中的文章[1] 神经网络实施 在他们的原始论文中，研究人员就使用哪种深度神经网络（DNN）提供了建议，以最大程度地提高其解释性。 我们将遵循以下建议： 根据需要使用尽可能少的完全连接的层，并通过辍学来训练这些层 大量使用求和池层，并且比其他类型的池层更喜欢它们 在线性层（卷积和完全连接）中，将偏差限制为零或负 因此，我使用的是非常简单的CNN：使用Leaky RELU激活功能，将2个卷积层与相关的平均池化层紧随其后的是3个完全连接的层。 对于输出，我使用批处理归一化层，后跟S型以输出每个类的概率。 我将Adam优化器（使用PyTorch默认值）与分类交叉熵损失函数一起使用了10个
【文件预览】：
mnist-explanation-main
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