网络可视化是理解深度学习模型内部机制的重要工具，通过图形化展示神经网络结构或数据流动，能更直观地分析模型行为。以下是关键知识点：

1. 核心概念

  • 神经网络结构图：用节点和边表示层与参数，例如使用DAG（有向无环图）展示计算流程
  • 激活值可视化：观察输入数据在各层的特征提取结果，常用于调试模型
  • 权重热力图：通过颜色强度反映连接权重的大小，帮助识别重要特征
Neural_Network_Structure

2. 常用工具

工具名称 功能 适用场景
TensorBoard 可视化训练过程、模型图、权重分布 研究模型训练动态
PyTorchviz 生成神经网络结构图 快速调试模型架构
D3.js 交互式数据可视化 自定义复杂网络展示

3. 应用场景

  • 模型调试：定位过拟合或梯度消失问题
  • 教学演示：向非技术人员解释模型运作原理
  • 论文复现：辅助理解复杂网络设计
Graph_Visualization_Techniques

4. 扩展学习

若需深入了解网络可视化进阶技巧，可参考：
/ai/tutorials/deep-learning/network-visualization/advanced-techniques

通过可视化，深度学习的黑箱特性将被显著削弱，建议结合实际项目实践这些方法！ 🚀