DeepLearning CNNレイヤーの視覚化

Question

Tensorflowを使用したDeep Learningの実験的使用を経験しました。https://github.com/asrivat1/DeepLearningVideoGames著者はCNNにPongのゲームを訓練しました。 CNN層のQ値を示すための視覚化を除いて、すべて私にとっては単純なようです。ここにyoutubeビデオ、https://www.youtube.com/watch?v=W9jGIzkVCsMがあります。グラフ（ヒートマップの見た目）がどのようにプロットされているか誰でも説明できますか？

Thx。

Answer 1

私はコードを掘り下げて、以前のコミットからthis fileを見つけましたが、マスターバージョン（奇妙な）にはもう存在しません。あなたが視覚化するためのコードを見つけますインサイド

、重要linesは以下のとおりです。ここ

self.l1.imshow(np.reshape(np.rollaxis(c1, 2, 1),(20,20*32)),aspect = 6) 
self.l2.imshow(np.reshape(np.rollaxis(c2, 2, 1),(5,5*64)),aspect = 12) 
self.l3.imshow(np.reshape(np.rollaxis(c3, 2, 1),(3,3*64)),aspect = 12) 

彼らは（20、20、32）サイズの活性化マップを取り、すべてのアクティベーションをプロットします。彼らは(20, 20*32)に形を変えて、すべての特徴マップ（合計32個）を並べてプロットします。画面に収まるように、縦横比6を使用し、画像を水平方向に圧縮します。

合計すると、すべてのフィーチャーマップが並べて表示され、画面に収まるように圧縮されます。 アスペクト比を変更しないようにし、代わりにアクティブ化するたびに小さなブロック（合計32ブロック）を使用し、ブロックを8x4レイアウトに配置するようアドバイスします。