今天，当科学家们在谈论人工智能时，通常在说：这是一门创造机器的艺术，也就是机器所执行的功能在人类执行时需要智能。揭开大脑功能的基本原理，并且创造一个真正的智能机器是现代科学家一直致力于在做的。
但是，目前来说，深度学习虽然带来了如此让人振奋的消息，但是深度学习模型仍然被认为是一个黑匣子，但其实卷积神经网络学习到的表示非常适合可视化，这得益于卷积神经网络是基于视觉概念的表示。
MIT的一项工作阐明了，全局平均池化层如何使卷积神经网络仅在图像标签上训练，却具有显著的定位能力。通过这项工作的原理理解和代码实战，有助于我们理解卷积神经网络的特征、注意力机制以及可优化的方向。进而去更好地选择或设计网络。
如果参考CAM对网络提出更高要求，不但要求预测准确率高，还需要网络提取到需要的特征。那么，如何利用可视化的信息引导网络更好的学习？如何利用CAM信息通过"擦除"或""裁剪""的方式对数据进行增强？如何利用CAM作为原始的种子，进行弱监督语义分割或弱监督定位。
推荐大家一门公开课，由中国科学院大学博士贾老师为大家带来《CNN的解密卡：特征可视化技术》课程，使用可视化技术演示卷积神经网络的原理，以及CAM论文的设计思路和效果，让你学习卷积神经网络的特征可视化技术。
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本次课程贾老师在深度学习上颇有建树。
贾老师，清华大学本科，中国科学院大学博士，美国西北太平洋国家实验室公派访学，研究方向为数据挖掘与自动化分析算法研究，深度学习与图像检测，少样本学习等。
▷ 课程主题：特征可视化技术
1、学习到特征可视化技术，领会打开卷积神经网络“盲盒”的正确姿势；
2、卷积神经网络的基本原理以及结构详解；
3、详解特征可视化技术对卷积层有哪些作用；
4、类别激活映射原理及代码实战；
5、卷积注意力机制的可视化解释；
6、CAM论文讲解与深度解析。
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CV，也就是计算机视觉，是AI领域中的一个重要方向，也是众多算法工程师想要从事的行业之一，本次的资料是CV经典论文，避免你独自搜索收集的烦恼。
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本文分享自微信公众号 - AI算法与图像处理（AI_study）。
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