utkuozbulak/pytorch-cnn-visualizations
Pytorch Cnn Visualizations
هذه مجموعة أدوات تصور PyTorch CNN مصممة لقابلية تفسير الشبكات العصبية. توفر مجموعة من الأدوات لشرح قرارات النموذج وتحليل السلوك الداخلي للشبكات العصبية التلافيفية من خلال تصور التنشيطات، والتدرجات، والمرشحات.
يطبق المشروع تقنيات متخصصة لتوليد صور تمثيلية، بما في ذلك تحسينات Deep Dream لتضخيم الأنماط وتوليد الصور الخاصة بالفئات عبر تحسين المدخلات. يتميز أيضاً بمولد خرائط بروز (saliency map) ينتج خرائط حرارية قائمة على التدرج لتحديد مناطق الصورة المحددة التي تؤثر على نتيجة التصنيف.
تغطي مجموعة الأدوات قدرات أوسع لتحليل الطبقات، مثل إعادة بناء تمثيلات المدخلات من التنشيطات الداخلية وتصور مرشحات الشبكة. تتضمن طرقاً لتصور التدرج وتقنيات تقليل الضوضاء لتحسين وضوح خرائط البروز.
Features
- Neural Network Interpretability - Provides a comprehensive toolkit for analyzing and visualizing CNN internal workings to understand model decision-making.
- Class-Activation Optimization - Synthesizes representative images by iteratively optimizing input pixels to maximize target class activations.
- CNN Kernel Visualizations - Visualizes convolutional filters and feature maps to reveal patterns detected by specific network layers.
- Iterative Image Optimizers - Uses iterative gradient descent on image pixels to amplify specific convolutional filter responses.
- Neural Network Feature Auditing - Decomposes internal activations to identify the visual patterns and conceptual features detected by convolutional filters.
- Class Activation Map Generation - Provides the generation of spatial heatmaps to highlight image regions driving specific class predictions.
- Saliency Mapping - Generates heatmaps that highlight the specific image regions most influential to a model's classification.
- Pixel Saliency Maps - Implements pixel-level saliency maps to identify influential image regions using backpropagation.
- Filter Response Visualizations - Optimizes input images to reveal the patterns and features detected by specific convolutional layers and filters.
- Gradient Flow Analysis - Analyzes the flow of gradients across network layers to improve model transparency and performance.
- Feature Amplification Implementations - Implements a tool for amplifying image patterns by optimizing input pixels to maximize filter activations.
- Activation Inversion - Implements layer-activation inversion to recover input representations from internal network activations.
- Layer Interpretation Tools - Provides tools to reconstruct input representations by interpreting the activation patterns of internal layers.
- Image Generation and Synthesis - Creates synthetic representative images and amplifies perceived patterns using Deep Dream techniques.
- Class-Activation Synthesis - Generates synthetic images that maximize the activation of target classes through input optimization.
- Explainability Map Smoothing - Reduces noise in interpretability heatmaps by averaging gradients over images augmented with Gaussian noise.
- رؤية الحاسوب - Techniques for visualizing convolutional neural network features.
- Explainable AI Libraries - Visualization techniques for PyTorch convolutional neural networks.
- Convolutional Neural Networks (CNNs) - Listed in the “Convolutional Neural Networks (CNNs)” section of the The Incredible Pytorch awesome list.
- To be Classified - Listed in the “To be Classified” section of the The Incredible Pytorch awesome list.
- Visualization - Listed in the “Visualization” section of the The Incredible Pytorch awesome list.
