深度神经网络中的逐层输入可恢复性研究
原文标题：Layer-wise Input Recoverability in Deep Neural Networks
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论文研究卷积神经网络中每层输出能在多大程度上恢复该层输入，采用基于重建的探针在采样输入块上评估，使方法可扩展至宽特征图的深层 CNN。在九个 ImageNet CNN 上，可恢复性总体随深度下降，但更一致地由该层压缩程度预测。研究还引入单属性随机对照，发现复制预训练奇异向量通常提升可恢复性，而复制奇异值谱或激活稀疏性则降低。
- 问题
- CNN 每层输出能在多大程度上还原该层输入，缺乏可扩展的度量。
- 方法
- 在采样输入块上用重建探针评估可恢复性，探针规模只随通道和核大小增长。
- 结果
- 九个 ImageNet CNN 上可恢复性随深度下降，但更一致地由层压缩程度预测。
- 影响
- 给出可扩展到宽特征图深层网络的可解释性探针，压缩程度比深度更能预测信息损失。
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