プレトレーニングされたネットワークを使って抽出された画像の特徴の負の値の意味

Question

346画像については、事前学習モデルAlexnet（Transfer学習の概念が使用されています）の助けを借りて抽出された4096の特徴があります。 これらの負の値は何を表していますか？ これらの負の値をゼロまたは正の値に変換すると問題はありませんか？ 、あなたは、単にたり、問題によっては正常に動作しない場合があり異なる抽出された特徴セット、との作業になります（0に負の値を設定）抽出された特徴にrelu活性化を追加することにより

Screenshot of data

Answer 1

あなたが使用しているクラシファイア。

FC + reluを1つのレイヤーと見なすフレームワークもあります。この場合、FC + reluレイヤーからの4096回のアクティベーションはすべて非ネガティブになります.FCによってはFCが1つのレイヤーと考えられ、reluが2番目のレイヤーその場合、興味のあるレイヤーから抽出する必要があります。したがって、フィーチャーを抽出している最後のAlexNetレイヤーでは、ここでの問題はコンバレイヤーのフィーチャーか、コンバージョン後のreluレイヤこれらのアプローチのどちらも間違っているわけではなく、それぞれ異なる機能に対応しています。

Answer 2

データをmxnから4096x1の空間に変換しています。この空間では、変換によって、各要素に任意の数を付けることができます。したがって、非負のピクセル値に関係なく、別のデータとして表示する必要があります。