Visualizing Filters of a CNN using TensorFlow
Implement gradient ascent algorithm
Visualize image features that maximally activate filters of a CNN
Mettez en valeur cette expérience pratique dans un entretien
In this short, 1 hour long guided project, we will use a Convolutional Neural Network - the popular VGG16 model, and we will visualize various filters from different layers of the CNN. We will do this by using gradient ascent to visualize images that maximally activate specific filters from different layers of the model. We will be using TensorFlow as our machine learning framework. The project uses the Google Colab environment which is a fantastic tool for creating and running Jupyter Notebooks in the cloud, and Colab even provides free GPUs for your notebooks. You will need prior programming experience in Python. This is a practical, hands on guided project for learners who already have theoretical understanding of Neural Networks, Convolutional Neural Networks, and optimization algorithms like gradient descent but want to understand how to use the TensorFlow to visualize various filters of a CNN. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Prior experience in Python, theoretical understanding of Convolutional Neural Networks and optimization algorithms like gradient descent.
Les compétences que vous développerez
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction
Downloading the Model
Get Submodels
Image Visualization
Training Loop
Final Results
Comment fonctionnent les projets guidés
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
Foire Aux Questions
Foire Aux Questions
Les Projets guidés sont-ils disponibles sur ordinateur et sur mobile ?
Qui sont les enseignants pour les Projets guidés ?
Puis-je télécharger le travail depuis mon Projet guidé une fois que je l'ai terminé ?
De quelle expérience ai-je besoin pour réaliser ce Projet guidé ?
Puis-je terminer ce Projet guidé directement avec mon navigateur web, au lieu d'installer un logiciel spécial ?
Comment se présente l'expérience d'apprentissage pour les Projets guidés ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
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