教你如何运用可视化理解卷积神经网络（CNNs）的指南

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“人类的神经网络是如何运行的？”这个问题让很多数据科学家感到困惑。解释某个简单神经网络的工作机制非常容易，但是当某个计算机视觉项目中的层数增加1000倍时，该怎么办呢？
终端用户想要了解模型是如何得到最终结果时，仅用纸和笔来解释深度神经网络的工作机制是行不通的。那么，如何让神经网络不再像“黑匣子”一样神秘？
可视化可以做到这一点——将神经网络的不同特征可视化能使一切变得清晰明了，也能更直观地呈现卷积神经网络(CNN) 成千上万的图像训练结果。

本文将介绍卷积神经网络可视化的不同技术。此外，我们还将致力于从这些可视化中提取不同看法，以完善卷积神经网络模型。
注意：本文对神经网络和卷积神经网络的基础知识点将不再进行讨论。以下三篇文章可帮助你重温或了解相关知识点。
· A Comprehensive Tutorial to learn Convolutional Neural Networks from Scratch （从零开始学习卷积神经网络的全面教程）
· A

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