【上海交大】可解释CNN的对象分类，Interpretable CNNs for Object Classification

本文提出了一种学习深度卷积神经网络(CNN)中可解释卷积滤波器的通用方法，用于对象分类，每个可解释滤波器都对一个特定对象部分的特征进行编码。我们的方法不需要额外的注释对象部分或纹理的监督。相反，我们使用与传统CNNs相同的训练数据。在学习过程中，我们的方法在一个高卷积层中自动分配每个可解释的过滤器，每个过滤器的对象都是某个类别的一部分。在CNN的卷积层中，这种显式的知识表示有助于人们理清CNN中所编码的逻辑，即，回答CNN从输入图像中提取什么模式并用于预测。我们使用不同结构的基准CNNs测试了我们的方法，以证明我们的方法具有广泛的适用性。实验表明，我们的可解释过滤器比传统过滤器在语义上更有意义。

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