CNN 可视化教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、分类等任务的重要模型。本教程将介绍如何可视化 CNN 的内部结构和特征。

什么是 CNN 可视化？

CNN 可视化可以帮助我们理解网络如何处理图像，以及每个卷积层提取的特征。

CNN 可视化步骤

1. 数据准备：选择一个图像数据集，如 CIFAR-10 或 ImageNet。
2. 模型构建：构建一个简单的 CNN 模型。
3. 权重提取：提取每个卷积层的权重。
4. 特征可视化：将权重转换为可视化图像。

CNN 可视化示例

以下是一个使用 CIFAR-10 数据集的 CNN 可视化示例。

图像示例

卷积层可视化

卷积层提取图像的局部特征，如边缘、纹理等。

• 第一层卷积：提取基本特征，如边缘、纹理等。
• 第二层卷积：提取更复杂的特征，如形状、结构等。

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通过 CNN 可视化，我们可以更深入地理解深度学习模型的工作原理。希望这个教程能帮助您！