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深度神经网络中的逐层输入可恢复性研究
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…
arXiv cs.LG19 天前
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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…