2019.5.31Keras实现卷积神经网络(CNN)可视化（Vgg）

最新推荐文章于 2025-07-04 14:03:48 发布
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分类专栏： 神经网络
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博客介绍了卷积的四种可视化模式，包括卷积核输出可视化、卷积核可视化、类激活图可视化和特征可视化，还提到了卷积神经网络VGG16看似简单却难以说清的情况，有助于了解卷积神经网络的可视化方法和VGG16相关问题。

一、 转载自卷积可视化
主要的四种可视化模式：

  1. 卷积核输出的可视化，即可视化卷积操作后的结果，帮助理解卷积核的作用。
  2. 卷积核的可视化，对卷积核本身进行可视化，对卷积核学习到的行为进行解释。
  3. 类激活图可视化，通过热度图，了解图像分类问题中图像哪些部分起到了关键作用，同时可以定位图像中物体的位置。
  4. 特征可视化，与第一种方法类似，但是输出的不再是卷积层的激活值，而是使用反卷积与反池化来可视化输入图像的激活特征

卷积神经网络VGG16这么简单，为什么没人能说清？vgg16

一切皆是映射：卷积神经网络(CNNs)在图像处理中的应用
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