提取cnn的输出
提取cnn的输出
提问于 2019-05-14 20:37:14
我已经训练了一个cnn模型来对狗和猫的图像进行分类，它提供了98%的准确率，但我想可视化cnn层的输出，即我的cnn预测它是狗还是猫的特征，如果有什么方法可以可视化cnn的输出？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-14 21:05:10
您可以将模型分为两个模型：
以前的型号：
input = Input(...)
# Your Layers
output = Dense(1)
old_model = Model(inputs=[input], output)新模型：
input = Input(...)
#Add the first layers and the CNN here
cnn_layer = Conv2D(...)
feature_extraction_model = Model(inputs=[input], outputs=cnn_layer)
input_cnn = Input(...) # The shape of your CNN output
# Add the classification layer here
output = Dense(1)
classifier_model = Model(inputs=[input_cnn], outputs=output)现在，您将新模型定义为：feature_extraction_model和classifier_model的组合
new_model = Model(inputs=[input], outputs=classifier_model(input_cnn))
# Train the model
new_model.fit(x, y)现在，您可以访问CNNlayer post培训：
cnn_output = feature_extraction_model.predict(x)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56130678
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