一文带你用可视化理解卷积神经网络(24)

2019-06-10

plt.savefig('layerwise_output.jpg')

上图显示了VGG16的每一层从图像中提取的不同特征（模块5除外）。我们可以看到起始层对应于边缘等低级特征，而后面的层则看到汽车的车顶，排气等特征。

结语

可视化永远不会让我感到惊讶。有多种方法可以理解技术的工作原理，但可视化可以使它变得更加有趣。以下是您应该查看的几个资源：

神经网络中的特征提取过程是一个活跃的研究领域，并导致了Tensorspace和Activation Atlases等令人敬畏的工具的开发。
TensorSpace也是一种支持多种模型格式的神经网络可视化工具。它允许您加载模型并以交互方式对其进行可视化。 TensorSpace还有一个操作平台，可以使用多种架构进行可视化，您可以随意使用。

如果您对本文有任何疑问或反馈，请与我们联系。我很乐意参与讨论！

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