对神经网络进行可视化剖析不管是在学习上仍是实践运用上都有很重要的含义，根据此，本文介绍了3种CNN的可视化办法：可视化中心特征图，可视化卷积核，可视化图画中类激活的热力求。每种办法均附有相关代码详解。
注：本文一切材料均来自Keras之父、Google人工智能研讨员Francois Chollet的高文：《》，主张咱们直接去看原文，这儿仅仅结合楼主的了解做点笔记。
有一些同学以为深度学习、神经网络什么的便是一个黑盒子，没办法、也不需求剖析其内部的作业办法。个人以为这种说法“谬之千里”。
首要，站在主动特征提取或表明学习的视点来看，深度学习仍是很好了解，即经过一个层级结构，由简略到杂乱逐渐提取特征，取得易于处理的高层次笼统表明。其次，现在也已经有许多办法对神经网络进行剖析了，特别是一些可视化办法，能够很直观的展现深度模型的特征提取进程。
对神经网络进行可视化剖析不管是在学习上仍是实践运用上都有很重要的含义，根据此，本文将介绍以下3种CNN的可视化办法：
这种办法很简略，把网络中心某层的输出的特征图按通道作为图片进行可视化展现即可，如下述代码所示：
上图为某CNN 5-8 层输出的某喵星人的特征图的可视化成果(一个卷积核对应一个小图片)。能够发现越是低的层，捕捉的底层次像素信息越多，特征图中猫的概括也越明晰。越到高层，图画越笼统，稀少程度也越高。这契合咱们一向着重的特征提取概念。
想要调查卷积神经网络学到的过滤器，一种简略的办法是获取每个过滤器所呼应的视觉方式。咱们能够将其视为一个优化问题，即从空白输入图画开端，将梯度上升运用于卷积神经网络的输入图画，让某个过滤器的呼应最大化，最终得到的图画是选定过滤器具有较大呼应的图画。
跟着层数的加深，卷积神经网络中的过滤器变得越来越杂乱，越来越精密。模型第一层（ block1_conv1 ）的过滤器对应简略的方向边际和色彩，高层的过滤器类似于天然图画中的纹路：茸毛、眼睛、树叶等。
能够看到，大象头部对“大象”这个类别的“奉献”程度较高，并且这种办法好像能够在必定程度上进行无监督的方针检测。
咱们将运用的详细完成办法是“Grad-CAM: visual explanations from deep networksviagradient-based localization”这篇论文中描绘的办法。这种办法十分简略：给定一张输入图画，关于一个卷积层的输出特征图，用类别相关于通道的梯度对这个特征图中的每个通道进行加权。直观上来看，了解这个技巧的一种办法是，你是用“每个通道对类别的重要程度”对“输入图画对不同通道的激活强度”的空间图进行加权，然后得到了“输入图画对类别的激活强度”的空间图。
这儿谈一下我的了解，给定线性函数,y为类别，等等为输入。能够看到这儿对y的奉献为,刚好为。当然了，深度模型中有非线性激活函数，不能简化为一个线性模型，所以这仅仅启发性的了解。
本文到这儿就完毕了，这儿再次引荐一下Francois Chollet大佬的书，写的很接地气，主张新手们都看看。
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