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이 연구는 주로 사진에서 객체를 식별하도록 훈련된 합성곱 신경망이 동일 객체의 보다 추상적인 표현에 적용될 때 어떻게 작동하는지를 조사합니다. 우리의 주요 목표는 이러한 네트워크의 일반화 능력과 학습된 내부 표현을 더 잘 이해하는 것입니다. 우리는 GoogLeNet과 AlexNet 네트워크가 인간이 쉽게 인식할 수 있는 추상적인 스케치를 인식하는 데 크게 실패한다는 것을 보여줍니다. 또한, 측정된 효능이 서로 다른 클래스에 따라 상당히 다르다는 것을 보여주며, 이에 대한 가능한 이유를 논의합니다.
Ballester 외 (Sun,) 이 질문을 연구했습니다.