Again, we can use the Nearest Neighbours algorithm to visualize what our networks are learning. In fig. 9 above, first we have a query frame which we feed-forward to get a feature representation and then look at the nearest neighbours in the representation space. While comparing, we can observe a stark difference between neighbours obtained from ImageNet, Shuffle & Learn and Random.
Là encore, nous pouvons utiliser l’algorithme des plus proches voisins pour visualiser ce que nos réseaux apprennent. Dans la figure 9 ci-dessus, nous avons d’abord une image requête que nous donnons au réseau pour obtenir une représentation des caractéristiques, puis nous regardons les voisins les plus proches dans l’espace de représentation. En comparant, nous pouvons observer une différence marquée entre les voisins obtenus à partir d’ImageNet, de Shuffle & Learn et de Random.