【深層学習】時系列データに対する１次元畳み込み層の出力を可視化 - 株式会社カブク機械学習エンジニアインターン生の杉崎です。 今回は時系列データ予測に一次元畳み込み層を使用した際の出力の可視化の方法について書きたいと思います。 本記事の目的 深層学習における畳込み層は多くは画像等の２次元データに使われることが多いです。そして、ブラックボックスであるモデルに対して理由を明らかにするため、中間層の重みや出力を取り出し可視化する様々な手法が提案されています。(下図) 画像引用元 しかし、そんな中で一次元畳込み層(Conv1D)を用いたモデルでは可視化の事例があまり多くありません。そこで今回はConv1D層の出力の可視化の一例についてご紹介します。 目次 本記事の目的 画像などの２次元データに対する可視化手法は数多く提案されている。 しかし、１次元データに対する中間層の可視化は事例が少ない。 そこで、１次元データを入力とする１次元畳み込み層(Conv1D)を使用したモデルを用い
数式をなるべく使わないベイズ推定入門
