深層特徴逆転

ディープ・フィーチャー・インバージョンは、ニューラルネットワークの特徴表現を逆転させて入力画像を再構成するコンピュータビジョン技術です。この手法の目的は、高次の特徴から元の入力画像に類似した画像を復元し、ネットワーク内の特徴学習プロセスを検証し理解することです。この方法は、画像生成、特徴可視化、モデル解釈などに重要な応用を持っています。