TensorFlow CIFAR-10 モデルのフィルタ/特徴マップの可視化

【TensorFlow CIFAR-10 モデルのフィルタ/特徴マップの可視化】
先に MNIST を題材として TensorFlow 実装の ConvNet (CNN) モデルの畳込み層のフィルタと特徴マップを可視化しましたが、ついで CIFAR-10 についても同様な視覚化をしてみました。
MNIST 用の単純モデルのままだと精度が上がらないので、CIFAR-10 用に少しだけ多層化してみました。(畳込み層 + 畳込み層 + プーリング層) x 2 です。トレーニング時には Dropout 層も使用しています。また精度よりも可視化を重視するためにフィルタサイズは大きめにして、テスト精度は 80 % 前後まであげてあります。

TensorFlow 畳込み層のフィルタ/特徴マップの可視化 – CIFAR-10 – – ClasCat® AI Research

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