Source: vis/input_modifiers.py#L0
InputModifier
input modifierを定義するための抽象クラスです。
Optimizer.minimizeでinput modifierを使用すると最適化処理中、最適化される入力値に対して、更新前後（pre, post）に変更を加えることができます。
modifier.pre(seed_input)
# gradient descent update to img
modifier.post(seed_input)
InputModifier.post
post(self, inp)
勾配降下更新後の入力への変更を実装してください。
もし後処理をしない場合、単にこの実装を無視して下さい（i.e., 実装しない）。
デフォルトで引数inpをそのまま返します。
引数:
- inp: N次元のnumpy array。形状は、
channels_firstの場合は(samples, channels, image_dims...)、channels_lastの場合は(samples, image_dims..., channels)。
戻り値:
編集された入力
InputModifier.pre
pre(self, inp)
勾配降下更新前の入力への変更を実装してください。
もし後処理をしない場合、単にこの実装を無視して下さい（i.e., 実装しない）。
デフォルトで引数inpをそのまま返します。
引数:
- inp: N次元のnumpy array。形状は、
channels_firstの場合は(samples, channels, image_dims...)、channels_lastの場合は(samples, image_dims..., channels)。
戻り値:
編集された入力
Jitter
Jitter.__init__
__init__(self, jitter=0.05)
入力値の更新前に、ランダムJitterを導入するためのinput modifier実装です。 Jitterは鮮明なActivationMaximization画像を生成することがわかっています。
引数:
- jitter: 適用されるjitter量をあらわすスカラ値、またはシーケンス。
スカラ値の場合, 同じjitterが画像の全ての次元に適用されます。シーケンスの場合、
jitterは画像の次元ごとの値を含むべきです。
[0., 1.]の間の値は画像の寸法に対する比率として解釈されます。（デフォルト値：0.05）
Jitter.post
post(self, inp)
Jitter.pre
pre(self, img)