CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research

24：karino2：2017/05/23(火) 12:07:03: まずGraphDefという物があって、これがメモリ上にグラフ構造を保持する為のデータ構造っぽい。
それをimport_graph_defとやると、現在のグラフとして読み込む。この時にPlaceholderに値をフィードするっぽいが、入力の名前がたぶんこのモデルは"input"なのかな。
これはimageから117引いた結果としている。

で、間のレイヤーのweightを取り出して、このweightのmeanに対するinput_imageのgradientを求めている。
つまり、入力のピクセルをちょっとずらしたらweightの平均がどう反応するか、というのを見ている訳だ。
で、以下のようにしているのだから、

image_gradient /= image_gradient.std() + 1e-8
image += image_gradient * step_scale

勾配を登っていく訳だから、より画像をちょっと動かすと重みが増えるように画像を更新していく訳だ。
一番良く重みが反応するような画像、というのはどういう意味かなぁ。

いや、違うな。scoreが増えていっているという事は、 get_layer(layer)[:, :, :, channel]の結果は重みじゃなくて、それを適用した結果のテンソルか。
それの平均が最大って事は、このレイヤーまで来た値が最も強く反応するような画像を生成している訳か。

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