资深程序员利用Python实现卷积神经网络的可视化！深度学习很简单

在本文中，将探讨如何可视化卷积神经网络（CNN），该网络在计算机视觉中使用最为广泛。首先了解CNN模型可视化的重要性，其次介绍可视化的几种方法，同时以一个用例帮助读者更好地理解模型可视化这一概念。

2.可视化CNN模型的方法

根据其内部的工作原理，大体上可以将CNN可视化方法分为以下三类：

1.初步方法：一种显示训练模型整体结构的简单方法

2.基于激活的方法：对单个或一组神经元的激活状态进行破译以了解其工作过程

3.基于梯度的方法：在训练过程中操作前向传播和后向传播形成的梯度

下面将具体介绍以上三种方法，所举例子是使用Keras深度学习库实现，另外本文使用的数据集是由“识别数字”竞赛提供。因此，读者想复现文中案例时，请确保安装好Kears以及执行了这些步骤。

还可以用一个更富有创造力和表现力的方式呈现模型结构框图，可以使用keras.utils.vis_utils函数完成模型体系结构图的绘制。

一般来说，神经网络的底层主要是作为边缘检测器，当层数变深时，过滤器能够捕捉更加抽象的概念，比如人脸等。

同理，可以将这个想法应用于所有的类别，并检查它们的模式会是什么样子。

为了理解这一概念，可以从数据集中随机抽取图像，并尝试绘制该图的热图（heatmap）。这使得我们直观地了解图像的哪些部分对于该模型而言的重要性，以便对实际类别进行明确的区分。

3.2 基于梯度的类别激活映射

类别激活映射（CAM）或grad-CAM是另外一种可视化模型的方法，这种方法使用的不是梯度的输出值，而是使用倒数第二个卷积层的输出，这样做是为了利用存储在倒数第二层的空间信息。

总结

本文简单说明了CNN模型可视化的重要性，以及介绍了一些可视化CNN网络模型的方法，希望对读者有所帮助，使其能够在后续深度学习应用中构建更好的模型。