模型可视化：直观展示finetuning过程

1. 背景介绍

1.1 什么是模型可视化

模型可视化是一种将深度学习模型的内部结构和工作原理以图形化方式展示出来的技术。通过模型可视化，我们可以更直观地理解模型的训练过程、参数更新、梯度下降等关键环节，从而更好地优化模型、提高模型性能。

1.2 为什么需要模型可视化

深度学习模型通常具有复杂的结构和大量的参数，这使得模型的训练过程变得难以理解和调试。模型可视化可以帮助我们更直观地观察模型在训练过程中的变化，从而更好地理解模型的工作原理，找出模型的优化方向。

1.3 fine-tuning的概念

fine-tuning，即微调，是一种迁移学习技术。在深度学习中，我们通常会使用预训练模型（pre-trained model）作为基础模型，然后在此基础上对模型进行微调，以适应新的任务。这样做的好处是可以利用预训练模型学到的通用特征，加速模型的训练过程，提高模型的性能。

2. 核心概念与联系

2.1 模型结构

模型结构是指模型的层次结构和连接方式。在深度学习中，模型通常由多个层组成，每个层包含多个神经元。层与层之间通过权重矩阵进行连接。模型结构的可视化可以帮助我们更好地理解模型的复杂性和参数数量。

2.2 参数更新

参数更新是指在模型训练过程中，根据损失函数的梯度对模型参数进行更新的过程。参数更新的可视化可以帮助我们观察模型在训练过程中的收敛情况，从而判断