深度特征反演

Deep Feature Inversion是一种计算机视觉技术，通过逆向优化神经网络的特征表示来重构输入图像。其目标是从高层特征中恢复出与原始输入相似的图像，从而验证和理解网络内部的特征学习过程。该方法在图像生成、特征可视化和模型解释等领域具有重要应用价值。