在分类图像上下文（Tensorflow）中，想象一下你有一个动物的再训练模型，例如，是否可以“问”＆＃34;你的模特看起来像猫？ 我不想给它一张照片，它会识别一只猫，我希望它能够描述一下＃34;什么是猫。 我只是想知道... 谢谢 ！ = d
答案 0 :(得分：1)
有一些工作，从Simoyan的论文开始，并且在2/3年前已经被“深梦”嗡嗡声推广。基本思想是从随机图像开始并优化输入数据，而不是网络本身。因此，在您的情况下，您将优化图像以最大化图像被识别为猫的概率。
唉，分类器不是一个发生器，因此你可以从所有“深度梦想”电影中回忆起，所得到的图像几乎都是现实的。 （您可以在上面引用的论文中找到这样的图像）。如果这是您的目标，现实样本生成现在通常通过GAN及其变体来实现。