可视化每个卷积层的互信息用于图像分类问题

数据挖掘 美国有线电视新闻网 信息论 互信息
2022-03-08 03:47:23

我最近看到了这篇论文,其中作者提出了一种基于压缩的理论来理解 DNN 的层。为了可视化正在发生的事情,作者展示了本文的图 2,此处也显示为视频。对于我的图像分类问题,我想以这种格式准确地可视化互信息。有人可以向我解释如何为通过卷积神经网络中的卷积层的图像进行数值计算。我是否需要在每一层为矢量化特征图拟合核密度估计器并数值计算熵,还是有更简单的方法来做到这一点?提前致谢

1个回答

测量真实的互信息是不可能的,因为你需要知道真实的分布(X,)这就是您首先要学习的内容。例如,您可以使用估计来代理真实的互信息,例如,Fisher 信息矩阵的对数行列式。

我不知道视频是如何制作的,但它似乎与 Tishby 等人的信息瓶颈理论有关。Tishby 使用他事先知道真实分布的合成数据集展示了这样的视频。您将在 Achille 和 Soatto 的论文中找到使用 Fisher 信息的理由。