#李易峰1987了[超话]#
和朋友谈心的时候，她说李易峰对于你有好强的陪伴感。

“陪伴感”，真的好妙的一个词，从初中开始喜欢他真的感受颇深。我总是很难界定他对于我的意义，偶像一词虽不浅薄，总感觉少了点羁绊的味道，亲人一词固然厚重，又失了太多影响的力量。

他对我的价值观养成起到了不可磨灭的作用，又跟导师这个身份毫不沾边，因为我并没有感受到丝毫的灌输痕迹。他更像一种佐证，当我新了解到一个道理，新接收到一种态度，我总能通过他的一言一行得到印证乃至升华，让我觉得原来这样真的很好，原来这样真的更好。只要我想见，他一路都在那里，对于成长，对于价值养成，证据是远比语言更具说服力的东西。

他的存在已经渗入我的思想，我思考问题的角度不可避免的或多或少体现出他的痕迹，哪怕我从没见过他，不曾每天关注他，这种陪伴感也无时不在。

七八年过去，我的价值观已经是一个非常平稳极难打破的状态，即便前段时间遭受了几近颠覆性的打击，也在逐渐向原来的形状靠拢。这种强烈的价值认定很大一部分来源于他，也让我能在一个相当恶劣的yu论环境下，被扣上追星追魔怔的帽子，依然能自信且充满底气的说出爱他信他。我自有我的道理，未知全貌的人不必在意。

『当我在喜欢李易峰的时候我在研究什么，新闻学，哲学，社会学，心理学，之前还真没怎么想过追他会追成这样。
李易峰，你真的好难通过语言界定的一个人。以及，我什么时候才能把帖子发进#李易峰[超话]#超话[怒]

迟早和好朋友们出去旅大游！
如果一样的场景和不一样的人们欣赏会碰撞出不同的火花
当记忆留存于不同的脑海与立场被反复言说
是不是更多人经历回忆便会产生更多的层次感与真实感
好似大众对于一个香料不是相同说法对于一种香水不是一致评价
想法来自一堆人吃壮观的铁锅炖后统统快乐耳背却依旧激烈计划又畅想的一晚上
记录：吃安利与安利

【CVPR】SAG 可视化诠释图像分类，回答反事实问题

出品人：jaelgu（GitHub）

著性图是一种的流行的用于解释卷积模型的工具。典型的显著性图，针对每个感兴趣的图，生成一张对应的注意力图。针对图片每一个像素点，根据该像素点对于分类结果的影响赋予一个权重。单一的显著性图只能提供不完全的理解，因为也可以有其他的图来解释分类结果。SAG （结构化注意力图）可以使用紧凑的注意力图集合，可视化不同的图像区域组合是如何影响分类器的置信度。用户调查和比较实验发现 SAG 能够回答图像分类中的反事实问题，并取得超越基线的效果。

SAG 是一种新的图像分类解释方法，能够紧凑地表示一组注意力图，可视化不同的图像区域组合对分类器的置信度的影响。一个 SAG 是一个有向无环图，每个节点对应一个图像块的集合，每条边代表集合之间的子集关系，子节点通过对父节点进行区域的擦除得到。通常父结点的分数都会比子节点高。根结点对应一个能够表达最小充分解释的图像块集合，也就是能提供最有用的信息的区域。

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