神经网络可视化是理解模型内部工作机制的重要工具。以下为关键步骤与示例：
1. 可视化基础概念
- 📌 权重热力图：展示神经元之间的连接强度
- 📌 激活值分布：分析每一层神经元的输出特征
- 📌 梯度可视化：追踪反向传播中的误差变化
2. 常用工具与库
- 📊 TensorBoard：集成在TensorFlow中的可视化平台
- 📊 PyTorch GrapH：支持动态计算图的可视化
- 📊 Keras VisuaLizer：简化模型结构展示
- 📚 深入学习可参考：/tutorials/nn_tutorial
3. 实践技巧
- ✅ 使用
matplotlib绘制损失曲线 - ✅ 通过
seaborn生成特征分布图 - ✅ 利用
torchviz绘制计算图 - 📷 示例：可视化卷积层特征图
4. 进阶应用
- 🔍 分析模型在不同数据集上的表现差异
- 🔍 比较不同架构的可视化结果
- 🔍 优化模型时的可视化调试
通过可视化，我们可以更直观地发现模型潜在问题，例如过拟合或特征缺失。建议结合代码示例进行实践！